全球人工智能的发展已经进入了一个高速发展的时期，各种新的算法不断涌现，不断推动着人工智能领域的发展。为了更好地了解全球人工智能领域的顶尖算法，各大机构和组织都会不定期地发布人工智能算法排名榜单，以便于业界专家和学者进行研究和交流。
目前，全球人工智能算法排名中，最为著名的是由世界著名的计算机科学家、斯坦福大学教授Sebastian Thrun领导的机器学习课程Coursera发布的排名。该排名以算法在数据集上的性能表现为主要评价指标，并结合了算法的学习难度、应用领域、代码实现难度等多个方面进行评价。
据该排名榜单显示，当前全球最为流行的人工智能算法包括：
1.卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
CNN是一种深度学习算法，主要用于图像识别和语音识别等领域。它模仿了人类视觉系统的结构，通过多层卷积和池化操作，提取出图像中的特征，最终实现图像分类、目标检测等功能。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，主要用于自然语言处理、语音识别等领域。它通过在网络中引入循环结构，能够对序列数据的历史信息进行记忆和处理，从而提高了算法的性能。
3.支持向量机（Support Vector Machine，SVM）
SVM是一种经典的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它通过在高维空间中构造最优的超平面，将数据进行分类，具有较高的准确率和泛化性能。
4.决策树（Decision Tree）
决策树是一种基于树形结构的分类算法，主要用于处理离散型数据。它通过对数据进行分裂和判断，构建出一棵决策树，从而实现对数据的分类和预测。
5.深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）
DRL是一种结合了深度学习和强化学习的算法，主要用于处理复杂的决策问题。它通过在深度神经网络中引入强化学习的思想，让计算机能够自主学习和决策，从而实现更为智能化的应用。
以上就是目前全球人工智能算法排名中最为热门和流行的算法。随着人工智能领域的不断发展和创新，相信未来还会有更多新的算法被发掘和应用。
