人工智能是计算机科学和工程学的一个分支，旨在开发可以像人类一样思考、解决问题和做出决策的智能系统。随着技术不断发展和进步，人工智能技术呈现出越来越丰富多彩的分类。

以下是常见的人工智能分类：

机器学习 机器学习是人工智能领域最为重要的技术之一。它利用数学模型让计算机有能力自主学习和适应数据，自动推理和决策。机器学习分为监督式学习、无监督式学习和半监督式学习等几种类型。深度学习 深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它使用多层神经网络从数据中提取特征并进行分类或预测。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。自然语言处理 自然语言处理是人工智能的另一个重要分支，意在教会计算机具备对人类语言的理解和生成能力。自然语言处理技术广泛应用于机器翻译、语音识别、虚拟助手等领域。计算机视觉 计算机视觉是人工智能处理和分析图像和视频的一种技术。它可以对数字图像进行处理、分析和识别，并提取其中的特征。计算机视觉在医学影像分析、安防监控、自动驾驶等领域具有广泛应用。语音识别 语音识别是一种将说话内容转换为可读文本的技术，它利用机器学习算法和模型进行自然语言处理、声纹识别、信号处理等方面的研究。语音识别应用于语音交互、语音助手、语音搜索等领域。

除了上述分类之外，还有一些其他类型的人工智能，例如机器人技术、推荐系统、知识图谱等。不同的人工智能分类各有所长，它们通常也会相互搭配使用，以实现更为高效、精准、全面的人工智能应用，基于应用场景还有以下分类：

数据挖掘与预测：主要用于预测和发现数据之间的关系，例如金融风险评估、商品推荐、广告定向投放等。智能制造：主要应用于工业自动化和制造流程控制等领域，例如自动机器人、质量检测等。医疗健康：主要应用于医学影像诊断、疾病预测、智能康复、辅助诊断等方面，例如电子病历、医学图像分析等。交通出行：主要应用于智能交通管理、驾驶辅助、自动导航等方面，例如路况预测、自动驾驶。安防监控：主要应用于智能安防管理、视频监控、入侵检测等方面，例如人脸识别门禁、智能巡逻机器人等。

不同的应用场景会有不同的重点和关注点，因此对应的人工智能技术也有所不同。同时，不同的应用场景之间可能存在交叉和相互作用，可以通过整合各类技术来实现更大潜力和价值。