人工智能可以从多个维度进行分类，其中最常见的分类主要包括以下几类：

基于决策的人工智能：主要利用规则、尝试、回归等方式，在某种已知条件下，解决特定问题。其中最常见的有决策树、逻辑回归等。例如，对癌症的诊断，可以利用决策树的技术，根据病人症状、检查结果等信息，分析并做出诊断。

模式识别的人工智能：也叫机器学习，主要应用分类、聚类、联想、回归分析等机器学习方法，学习模式，进而处理问题。其中有各种计算机视觉技术、自然语言处理、机器翻译等。例如，搜索引擎会根据用户搜索关键词，利用机器学习方法找到最符合用户需求的网页等信息。

神经网络的人工智能：利用神经网络的的本质——系统的复杂性，解决计算上难以描述的问题。常见的神经网络有卷积神经网络、生成对抗网络等贝叶斯网络，可用于特征抽取和模式检测。例如，在医学图像检测中，可以使用卷积神经网络从头像中检测出可疑肿瘤，以及在计算机视觉方面的人脸识别和文字识别等功能。

人工智能类型

人工智能包含许多不同的类型，它们旨在模仿人类的智慧。

最常见的AI类型是机器学习和计算机视觉，它们分别涉及让机器从给定的数据中学习和识别对象和自然语言处理，让机器理解人类语言。

还有其他几种人工智能类型，包括模式识别、运动控制、机器人技术、无人驾驶和数据挖掘/预测等。

它们之间的主要区别是，机器学习和计算机视觉应用于分类类似的数据，而模式识别，运动控制，机器人技术，无人驾驶和数据挖掘/预测应用于无法分类的非结构化数据集。

除了这些常见的AI类型，还有其他一些新型AI，如专家系统、智能代理和神经网络，他们有可能给我们创造出更多惊人的AI应用。

人工智能最好五所大学

哈佛大学:哈佛大学位于马萨诸塞州剑桥，拥有世界著名的人工智能研究院–MIT大步联合实验室(CSAIL)，因此被认为是世界上最重要的AI研究机构之一。大学的CSAIL教授和博士生每年都在彰显着AI的研究能力，受到了世界范围内的认可。

加州理工学院：加州理工学院为AI研究者提供了完备的技术和数据，是世界上最受欢迎的AI研究机构之一。学院的人工智能及其他技术研究院(AAII)拥有对AI和机器学习学术带来突破性贡献的多种方法。

 斯坦福大学：斯坦福大学是在AI研究和应用方面最受欢迎的学校之一，其著名的AI研究中心(SAIL)提供了丰富的数据，以便学生们可以学习AI的各种方面。这个研究中心拥有巨大的计算资源，学者们可以利用它来研究先进的算法和技术。

卡内基梅隆大学：卡内基梅隆大学拥有优秀的人工智能学系，让每个学生都有机会更深入地研究AI。学院的学生在该领域拥有有效而实用的知识，可以让他们真正了解当今最热门的技术及其实施。

 加州大学伯克利分校：在人工智能研究方面，加州大学伯克利分校是一个不可多得的名字，这所大学的计算机科学部门被称为最好的人工智能院校之一。学院建立了多个不同的研究组，以汇集近年来研究AI的顶尖学者和研究人员。