机器学习

机器学习是人工智能的核心部分，它涉及训练计算机系统以从数据中学习，而无需显式编程。这里包括监督、无监督和半监督等多种类型。其中，统计推断、优化理论和概率论为其提供了数学基础。为了实现有效的模型训练，需要掌握特征工程、模型评估与选择以及超参数调整等技能。此外，对于处理大规模数据集，分布式计算和并行化技术也变得越来越重要。

深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，它专注于构建能够通过多层相互连接的节点（称为神经元）来表示数据特征的复杂网络结构。在这个领域内，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等特殊类型的深度模型因其在图像识别、自然语言处理和语音识别等任务中的杰出表现而受到广泛关注。深度学习研究还包括自动梯度下降方法、正则化技巧以及对抗性样本生成，以提高模型性能并防止过拟合。

自然语言处理(NLP)

自然语言处理是指使计算机理解人类语言的一门科学。这一领域涵盖词汇分析、句子语义理解以及文本生成等方面。在NLP中，一些关键技术包括词袋模型(Bag of Words)、主题建模(LDA)、序列标注(NER)以及注意力机制(Attention Mechanism)，它们对于解释文本内容至关重要。此外，与其他AI应用类似，不可忽视的是如何应对隐私保护问题，如使用加密算法保护用户隐私信息。

计算机视觉(CV)

计算机视觉是一种使计算设备能够解读和理解图像信息的手段。它涉及图像分割、高级视觉表示，以及物体检测与分类。在CV领域内，一些主要概念有边缘检测、三维重建、大型数据库如ImageNet，以及最新兴趣点所在新兴趋势，如自适应增强现实(Augmented Reality, AR)技术与深层场景理解(Depth Perception)结合使用。

知识representation(KR)

知识表示学科研究如何将人类知识转换成可以被计算机会接受形式，这通常涉及符号逻辑或非符号方法，如嵌入向量或者神经网络结构。在KR中，我们利用规则系统或帧结构来存储已知事实，并开发了如问答系统(SPARQL),推荐引擎(Ranking Functions),自然语言查询接口(Natural Language Query Interfaces, NLQI),这些工具帮助人们更好地检索信息。

人工智能安全

实时决策系统

结果验证/测试

9 数据预处理