在智慧城市中，机器学习可以应用于多个方面，例如预测交通流量、优化能源管理和预测环境污染等。在智慧城市中，自然语言处理可以用于与城市居民进行交互，例如通过智能语音助手提供城市服务信息和回答问题。
人工智能打造智慧城市的关键技术包括以下几个方面：
1. 大数据分析：人工智能需要大量的数据来学习和做出决策。大数据分析技术可以对城市中收集到的各种数据进行处理和分析，从而提供给人工智能系统所需的输入。例如，通过分析城市交通数据，可以提供智能交通系统所需的实时交通信息。
2. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，可以让系统根据经验不断学习和优化自身的性能。在智慧城市中，机器学习可以应用于多个方面，例如预测交通流量、优化能源管理和预测环境污染等。
3. 智能感知：智慧城市需要能够感知城市中的各种物理和虚拟资源，例如传感器网络、摄像头和无线通信设备等。人工智能可以利用这些感知技术来获取城市信息，并做出相应的决策。例如，通过感知摄像头中的行人和车辆，可以实现智能交通信号灯控制。
4. 自然语言处理：自然语言处理技术可以帮助人工智能系统理解和处理人类语言。在智慧城市中，自然语言处理可以用于与城市居民进行交互，例如通过智能语音助手提供城市服务信息和回答问题。
5. 边缘计算：边缘计算是一种将计算资源和数据处理能力推向网络边缘的技术，可以减少延迟和网络拥塞，并提高系统的响应速度。在智慧城市中，边缘计算可以用于将人工智能系统部署到城市的各个节点上，以便更快地处理和分析数据。
这些关键技术相互交织，在智慧城市的建设过程中共同发挥作用，为人工智能在城市管理、交通运输、环境保护和公共服务等方面的应用提供支持。