當前，人工智能可謂是科技領域炙手可熱的話題了，很多公司完善人工智能技術，研發人工智能產品。從Siri語音到智能家居，從無人駕駛到人工智能機器人，人工智能正在一步步改變我們的生活方式，我們還在憧憬著，人工智能還能帶給我們些什么。
       現如今，人工智能已經逐漸發展成一門龐大的技術體系，在人工智能領域，它普遍包含了機器學習、深度學習、人機交互、自然語言、機器視覺等多個領域的技術，下面進行這些人工智能中這些關鍵技術的介紹。        機器學習
       機器學習是一門多領域交叉學科，涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網絡、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域。通過研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為， 以獲取新的知識或技能。通過知識結構的不斷完善與更新來提升機器自身的性能，這屬于人工智能的核心領域。基于數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據（樣本）出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。阿爾法Go就這項技術一個很成功的體現。
       根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。
       深度學習技術
       深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。深度學習可以有人監督（需要人工干預來培訓基本模型的演進），也可以無人監督（通過自我評估自動改進模型）。深度學習目前廣泛運用于各類場合，在財資管理領域，如可以通過深度學習來進行現金流預測和頭寸智能化管理。
       深度學習則是是機器學習各項技術中發展最旺盛也是最成功的一個分支。我們常說的人工神經網絡是機器學習中的一種算法。機器學習的其他算法包括聚類算法、貝葉斯算法等。在量化交易、智能投資和智能風控中，往往會應用機器學習技術。
       人機交互
       關于人機交互，它最重要的方面研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智能領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、鼠標、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。
       自然語言
       自然語言泛指各類通過處理自然的語言數據并轉化為電腦可以“理解”的數據技術。自然語言處理一方面可以輔助財務共享服務中心進行客戶服務；另一方面，結合自然語言技術，便利知識管理和智能搜索。
       自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
       人工神經網絡
       人工神經網絡在機器人定位與導航中的應用。人工神經網絡具有融合多元信息資源的功能，在人工智能中扮演著重要的角色，特別智能機器人定位和導向環節具有較高的應用頻率。
       機器視覺
       機器視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。

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