机械进修：机械进修(ML)经常与术语人工智能结合在一路，是应用算法大年夜数据中进修的惯例。
天然说话处理：用于懂得说话中思惟的意图和关系的软件。
神经收集：经由过程连接起来的数学方程式的收集，模仿大年夜脑处理信息的方法以建立起来的算法。供给给神经收集的数据被分化成更小的块并根据收集的复杂性分析其基本模式成千上万次。当一个神经收集的输出被输入到另一个神经收集的输入时，这两个神经收集就会链接到一路成为分层，成为一个深层的神经收集。平日，深度神经收集的层会分析越来越高的抽象层的数据，这意味着，在获得最简单和最精确的数据表示之前，它们会将有效数据大年夜没有须要的数据中提掏出来。
卷积神经收集：一个重要用来辨认和懂得图像、视频和音频数据的神经收集，因为它可以或许处理密集的数据，比如数百万像素的图像或数千个音频文件样本。
递归神经收集：一种用于天然说话处理的神经收集，它可以周期性地、持续地分析数据，这意味着它可以处理像单词或句子如许的数据，同时在句子中保持它们的次序和高低文。
长短期记忆收集：一种周期性的神经收集的变体，它的是用来根据数据来保存构造化的信息。例如，RNN可以辨认句子中的所有名词和形容词，检查它们是否被精确应用，但LSTM可以记住一本书的情节。
强化进修：一种可以或许大年夜经验中进修的深度进修算法。是可以控制情况的某些方面的算法，比如视频游戏的角色，然后经由过程反复实验和缺点来进修。因为它们是高度可反复的，作为三维世界的模型，并且已经在电脑上玩了，很多强化进修的冲破都来自于玩视频游戏的算法。在DeepMind的AlphaGo中，RL是机械进修的重要类型之一，它在围棋中击败了世界冠军Lee Sedol。在实际世比赛，在收集安然等范畴已经证清楚明了这一点，软件学会了欺骗反病毒软件，使其认为恶意文件是安然的。
超等智能：比人脑还要更强大年夜的人工智能。很难定义它因为我们仍然无法客不雅地衡量仁攀类的大年夜脑能做什么。
监督式进修：在被练习的过程中，给其供给的数据是已经组织好的、已经被贴好标签的机械进修。如不雅你正在建立一种监督式的进修算法来辨扰绫迁，你就可以在1000张猫的图片上练习这个算法。
练习：经由过程供给数据来让算法进修的过程。
无监督进修：机械进修算法的一种，没有给出任何干于它应当若何对数据进行分类的信息，并且必须找到它们之间的关系的算法。像Facebook LeCun如许的人工智能研究人员将无人监督的进修视为人工智能研究的圣杯，因为它与仁攀类天然进修的方法异常类似。“在无人监督的进修中，大年夜脑比我们的模型好得多”，LeCun告诉IEEE光谱，“这就意味着我们的人工进修体系缺乏了一些异常根本的生物进修道理”。
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