telligence，简称AI）是指由人类创造的能够模拟人类思维和行为的智能系统。人工智能技术体系是指在实现人工智能的过程中所涉及的技术架构和体系。
技术体系包括硬件体系和软件体系两个部分。硬件体系包括计算机、服务器、嵌入式设备等，而软件体系则包括算法、数据、框架等。
在算法方面，人工智能技术体系主要包括以下几种：
1.机器学习算法：机器学习是一种能够让计算机从数据中学习的算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
2.深度学习算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法，能够模拟人类大脑的神经元，实现图像识别、语音识别、自然语言处理等。
3.自然语言处理算法：自然语言处理是一种能够让计算机理解和处理人类语言的算法，包括语音识别、语音合成、文本分类、机器翻译等。
4.计算机视觉算法：计算机视觉是一种能够让计算机理解图像和视频的算法，包括图像识别、目标检测、图像分割等。
在数据方面，人工智能技术体系主要包括以下几种：
1.结构化数据：结构化数据是指有明确结构和规则的数据，如表格、数据库等。
2.半结构化数据：半结构化数据是指有一定结构但不完全符合规则的数据，如XML、JSON等。
3.非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和规则的数据，如文本、图像、音频、视频等。
在框架方面，人工智能技术体系主要包括以下几种：
sorFlowsorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，能够实现深度学习、机器学习等任务。
2.PyTorch框架：PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习框架，能够实现深度学习、机器学习等任务。
3.Caffe框架：Caffe是由伯克利大学开发的开源深度学习框架，能够实现图像识别、目标检测等任务。
总之，人工智能技术体系是一个复杂的系统，包括算法、数据、框架等多个方面。随着技术的不断发展和应用的不断拓展，人工智能技术体系将会不断完善和壮大。
