一、人工智能细分领域有哪些

1、人工智能细分领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能控制、机器人技术等。

2、机器学习是人工智能的核心，涉及到数据分析、模式识别和预测等。

3、自然语言处理关注计算机与人类语言的交互，包括语音识别、语义理解和机器翻译等。

4、计算机视觉致力于让计算机理解和解释图像和视频。专家系统利用专家知识和推理技术解决复杂问题。

5、智能控制涉及自动化和控制理论，用于优化和改进系统性能。

6、机器人技术则关注制造和设计智能机器人，使其能够执行各种任务。

二、分布式人工智能研究核心领域是（

1、分布式人工智能研究的核心领域是多Agent系统（multi-Agentsystem，简称MAS）。多Agent系统是由一群具有一定自主性、协同性和学习能力的智能体（Agent）组成的分布式系统。在这些智能体之间，通过相互协作、交流和竞争，实现对复杂问题的求解、优化和决策。多Agent系统在分布式人工智能领域具有广泛的应用前景，例如机器人足球、分布式约束满足问题求解、供应链管理等。

2、此外，分布式人工智能的研究方向还包括分布式问题求解、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。这些研究方向致力于利用分布式计算资源和协同处理能力，提高人工智能技术的效率和性能。

三、人工智能领域都有哪些

人工智能（ArtificialIntelligence）领域很广泛，可以分为以下几个主要方向：

1.机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种利用统计学知识，让计算机系统能够从数据中自动学习和优化模型，提高性能的方法。该领域主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等。

2.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）：自然语言处理是研究人类语言特性的一门学科，其目标是使计算机能够处理自然语言，如语音识别、语音合成、文本分类、自动翻译等。

3.计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉是让计算机能够像人类一样处理视觉信息的学科，研究计算机如何理解、分析和识别图像和视频中的内容，如图像分类、目标检测和跟踪、人脸识别、视频分析等。

4.语音识别和合成（SpeechRecognitionandSynthesis）：人工智能可以让计算机理解人类的语音输入，并通过语音合成来沟通，用于交互式语音系统。

5.机器人学（Robotics）：机器人学是研究机器人相关技术的学科，其目标是让机器人能够自主感知、理解和决策，完成各种任务。

6.数据挖掘（DataMining）：数据挖掘是从数据中提取有用信息的技术。它包括处理大数据、关联规则挖掘、聚类和分类等领域。

7.智能推荐系统（RecommendationSystem）：智能推荐系统是一种利用用户行为、偏好等信息，基于算法和模型生成个性化推荐的技术，应用于电子商务和娱乐等领域。

除此之外，还有模糊逻辑、专家系统、神经网络、深度学习、迁移学习等许多相关学科或技术。

四、人工智能研究的领域不包括什么

1、人工智能研究的领域包括自然语言理解；自动程序设计；自动定理证明。

2、人工智能是一门极富挑战性的科学，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

五、AI研究的领域

目前人工智能的研究方向常见领域如下：

1.Reasoning,problemsolving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法

2.Knowledgerepresentation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。

3.Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。

4.Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。

5.Naturallanguageprocessing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。