人工智能技术体系包括以下几个方面：
1.机器学习
机器学习是人工智能技术体系中最基础的部分。它是通过对大量数据的学习和分析，从而让机器能够自动地识别、分类和预测数据。机器学习的应用非常广泛，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
2.深度学习
深度学习是机器学习的一种进阶形式，它通过多层神经网络的学习和训练，实现对数据的高级抽象和复杂模式的识别。深度学习在语音识别、图像处理等领域有着广泛的应用。
3.自然语言处理
自然语言处理是指让机器能够理解和处理人类语言的技术。它包括语音识别、自动翻译、文本分类等。自然语言处理的应用范围非常广泛，如智能客服、智能家居等。
4.计算机视觉
计算机视觉是指让机器能够理解和处理图像和视频的技术。它包括图像识别、目标检测、人脸识别等。计算机视觉的应用也非常广泛，如智能安防、自动驾驶等。
5.强化学习
强化学习是一种通过试错来学习的机器学习方法。它通过与环境的交互，不断地尝试和调整策略，从而达到最优解。强化学习的应用领域包括游戏、机器人等。
总之，人工智能技术体系是由多种不同的人工智能技术组成的一个整体框架，它的应用范围非常广泛，将会在未来的各个领域得到更加广泛的应用。
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