随着计算机科学的发展，人工智能的应用越来越广泛。人工智能算法也在快速发展，不断改善，以适应各种应用场景。下面将介绍人工智能算法中常用的几种算法。
其中，决策树是人工智能算法中一种常用算法，主要用于进行分类和回归，能够以提取一系列有联系的特征或者属性，从中构建一个决策树，来查找最佳的决策结果。
支持向量机是另外一种常用的算法，主要用于分类和回归，其做法是通过计算可以学习到的核函数中最大间隔，然后采用这些特征值来对数据进行处理。
另外，神经网络也是一种常用的算法，主要用于分布和回归。 神经网络算法利用大量节点构建一个有权值，有层次结构及有联系的网络，从而根据不同的输入输出，形成用于相应的分类和回归。
此外， k 近邻、朴素贝叶斯等机器学习算法也经常用于人工智能算法中，它们旨在通过构建数据集，然后迭代学习，预测未来的结果。
综上所述，人工智能算法有许多类型，其中的主要有：决策树、支持向量机、神经网络以及k-近邻、朴素贝叶斯等机器学习算法。众多技术精英为了求胜而展开激烈竞争，争取在人工智能算法技术上取得最大的进步。
