请问现阶段的AI人工智能和大数据有多少种算法方式呢？

你好，我正好在学习研究AI人工智能，很高兴能你的问题。首先，算法是无穷多的，而且每天都会有新的算法出现，不过有些算法成为了经典，也就成为我们需要学习作为基础的算法知识。

在AI人工智能领域，总体可分为传统算法和深度学习方面的算法。传统算法都是经典算法，比如k-近邻算法，线性回归，逻辑回归，svm，主成分分析pca,决策树，随机森林，集成学习，xgboost,朴素贝叶斯算法，隐马尔可夫算法，EM算法等等。

深度学习CV领域有faster-RCNN,SSD,YOLO，FCN，SegNet,UNet,DeepLab,MaskRCNN,FCNT,GOTURN,SiamFC等等。

深度学习NLP领域传统RNN,LSTM,GRU,Transformer,以及Transformer的变种，比如BERT,GPT GPT-2 ,Transformer-XL, XLNet ,XLM, RoBERTa, DistilBERT, ALBERT, T5, XLM-RoBERTa等等。

决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫等

这个可有好多，不了，决策树，随机森林，ssd，yolo等