人工智能技术实现自主学习和推理的核心技术是神经网络和深度学习。神经网络是一种模拟人脑神经元间连接的计算模型，它的基本单元是神经元。神经元可以接收来自其他神经元的信号，并根据这些信号进行运算处理，最终产生输出信号，这些输出信号又传递给下一个神经元，形成一条神经网络。通过对神经网络结构和参数的优化调整，我们可以使其在训练数据上不断迭代学习和调整，从而实现自主学习和推理。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，其核心思想是通过多层非线性变换将输入数据映射到输出，并通过反向传播算法来训练神经网络模型。深度学习的优势在于可以自动地从原始数据中提取特征，避免了人工特征设计的繁琐过程。在深度学习中，我们通常使用卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等模型结构，来处理不同类型的数据。
具体来说，实现自主学习和推理的关键技术包括以下几个方面：
神经网络和深度学习模型中的参数数量通常非常庞大，因此如何快速有效地优化这些参数是实现自主学习和推理的重要挑战。目前广泛应用的算法包括梯度下降法、Adam算法、RMSprop算法等。
数据集的质量和预处理对于神经网络训练的成功非常重要。因此，我们需要对数据进行清洗、去噪、预处理和归一化等操作，以确保数据的可靠性和可用性。
神经网络和深度学习模型的结构设计也是实现自主学习和推理的关键因素。目前广泛应用的卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等模型在图像识别、文本处理、语音识别等任务中都取得了良好的效果。
训练策略对于神经网络和深度学习模型的训练效果和速度也有很大的影响。包括批量大小、学习率、正则化、Dropout等技术，也成为了优化神经网络和深度学习模型的重要手段。
总之，神经网络和深度学习技术的发展为人工智能技术实现自主学习和推理提供了强有力的支持。随着算法、计算能力和数据规模的不断提升，未来人工智能将拥有更广泛的应用前景，在社会经济、医疗保健、交通运输等领域将发挥越来越大的作用。