AI软件涉及的技术非常广泛，主要包括以下几种：

机器学习：

这是AI的基石，核心思想是通过让计算机从数据中学习，从而能够进行智能决策和预测。机器学习技术包括监督学习、无监督学习和强化学习。

深度学习：

深度学习是机器学习的一个分支，以神经网络为基础，通过构建多层次的神经网络，从数据中提取抽象的特征，实现更为复杂的模式识别。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。

自然语言处理（NLP）：

NLP致力于让计算机理解、分析和生成人类语言。技术包括语音识别、文本理解、机器翻译等方面，使得计算机能够更自然地与人类进行交流。

机器视觉：

机器视觉使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统，实现图像和视频的处理。技术包括图像分类、目标检测、图像语义分割、人脸识别等。

机器人技术：

机器人技术结合了机械、电子、计算机科学等多个领域的知识，开发能够自主或半自主执行任务的机器人系统。

情感分析：

情感分析是通过分析文本或语音数据来识别和提取情感信息的技术，应用于智能助手、客户服务等领域。

量子计算：

量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式，未来有望在AI领域带来革命性的突破。

知识图谱：

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，通过实体和关系连接，提供从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势。

人机交互：

人机交互研究如何使计算机和人类之间更自然、高效地进行交流，包括语音识别、自然语言生成、虚拟代理等技术。

计算机视觉技术：

包括图像获取、预处理、特征提取、检测/分割和高级处理等步骤，使计算机能够“看”和理解世界。

自然语言生成（NLG）：

将数据转换成文本，使计算机能够像人一样拥有表达和写作的能力，应用于商业报告和市场概要生成等。

语音识别：

将语言转换成文字，涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论等多个领域。

虚拟代理：

能够与人类进行交互的计算机程序，如聊天机器人，广泛应用于客户服务和智能家居等领域。

机器学习平台：

提供算法、API、开发和培训工具、大数据以及各种应用程序，帮助计算机学习新的方法，提升学习能力。

深度学习平台：

使用类似人脑神经网络的方式处理数据和发现未来趋势，是机器学习的一种。

决策管理：

涉及AI在决策过程中的应用，如优化决策过程、提高决策效率和质量。

AI优化硬件：

研究如何利用硬件优化AI算法的运行，提高计算效率和性能。

机器人处理自动化：

开发能够自动执行任务的机器人系统，提高生产效率和自动化水平。

生物计量学：

利用AI技术分析生物特征，如指纹识别、面部识别等。

网络防御：

利用AI技术进行网络安全防护，识别和防御网络攻击。

这些技术相互交织，共同构建了一个庞大而复杂的人工智能技术体系。随着技术的不断发展和创新，AI的应用领域将会更加广泛和深入。