目前有许多不同类型的AI技术和应用。以下是一些例子：

1、虚拟助手：如Siri、Google Assistant、Alexa等，可以理解语音命令并执行任务。
2、图像识别AI：如Google Lens、百度识图等，可以识别图像中的物体、人脸等。
3、自然语言处理（NLP）AI：如聊天机器人、语言翻译软件等，可以理解和生成人类语言。
4、机器学习（ML）模型：如TensorFlow、PyTorch等，可以用于训练模型进行预测、分类等任务。
5、深度学习（DL）模型：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，可以用于图像识别、语音识别等任务。
6、生成式AI：如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等，可以生成新的图像、视频、音乐等。
7、强化学习（RL）AI：如AlphaGo、DeepMind等，可以通过与环境的交互学习最优策略。
8、专家系统：如医疗诊断系统、金融分析系统等，可以模拟人类专家的决策过程。

一些著名的AI应用包括：

1、智能客服：许多公司使用AI聊天机器人来提供客户支持。
2、自动驾驶：如特斯拉、Waymo等公司正在开发自动驾驶汽车。
3、医疗诊断：AI可以帮助医生诊断疾病，如癌症检测等。
4、金融分析：AI可以用于预测股票价格、检测欺诈等。
5、教育：AI可以用于个性化教育、自动评分等。

一些流行的AI工具和平台包括：

1、TensorFlow：Google开发的开源ML框架。
2、PyTorch：Facebook开发的开源ML框架。
3、Keras：一个高级ML框架，可以运行在TensorFlow或Theano上。
4、OpenCV：一个计算机视觉库，提供了许多图像处理功能。
5、NLTK：一个NLP库，提供了许多文本处理功能。

这些只是AI领域的一小部分例子，AI技术正在不断发展和进步。