人工智能涉及的算法众多，主要包括以下几类：

一、机器学习算法

机器学习是人工智能中最为核心的部分，其算法包括：

1. 监督学习算法：通过已知输入和输出进行训练，建立模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。

2.无监督学习算法：对未知数据进行聚类或降维处理，如K均值聚类、主成分分析等。

3.强化学习算法：智能体在环境中通过与环境互动学习，如Q-learning、深度强化学习等。

二、深度学习算法

深度学习是机器学习的一个分支，其以神经网络为基础，包括：

1.卷积神经网络：主要用于图像处理和识别。

2.循环神经网络：特别适用于处理序列数据，如语音识别、自然语言处理等。

3.生成对抗网络：用于生成高度逼真的图像和其他类型的数据。

三、计算机视觉算法

目标识别和处理视觉数据等任务相关，涉及特征提取、目标跟踪、图像分割等算法。例如，使用SIFT进行特征提取。

四、自然语言处理算法

包括词嵌入技术、文本分类、情感分析、机器翻译等相关的算法和技术。如使用RNN或Transformer进行自然语言处理任务。

人工智能领域算法众多且持续更新发展，以上只是部分主要算法介绍。这些算法共同构成了人工智能强大的技术基础，推动着人工智能的进步和应用拓展。