人工智能的应用领域极为广泛，主要包括以下几个方面：
自然语言生成：此技术利用计算机数据生成文本，目前主要应用于客户服务、报告生成以及商业智能洞察力的总结。
语音识别：这项技术将人类语音转录并转换成对计算机应用软件有用的格式，目前主要应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。
虚拟代理：据弗雷斯特公司称，“虚拟代理”是当前媒体界争相报道的焦点。从简单的聊天机器人到可以与人类进行交流的高级系统，种类繁多。目前主要应用于客户服务和支持，以及智能家居管理器。
机器学习平台：此类平台不仅提供设计和训练模型的能力，还将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力。此外，它还提供算法、应用编程接口（API）、开发工具包和训练工具包。目前主要应用于预测或分类等企业应用领域。
针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行人工智能计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。
决策管理：引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统，并用于初始设置/训练和日常维护调优。这是一项成熟的技术，应用于一系列广泛的企业应用领域，协助或执行自动决策。
深度学习平台：这是一种特殊类型的机器学习，包括多层抽象的人工神经网络。目前主要应用于由大规模数据集支持的模式识别和分类领域。
生物特征识别技术：此技术支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。
机器人流程自动化：通过脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本过高、效率较低的场所。
文本分析和NLP：自然语言处理（NLP）使用和支持文本分析，借助统计方法和机器学习方法，为理解句子结构及意义、情感和意图提供便利。目前应用于欺诈检测和安全、自动化助手、非结构化数据挖掘等领域。
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