1，計算機視覺
人認識世界，91%是靠視覺實現的。同樣，計算機視覺的終極目標是讓計算機像人壹樣通過視覺認識和理解世界。主要是通過算法對圖像進行識別和分析。目前，計算機視覺應用最廣泛的是人臉識別和圖像識別。相關技術包括圖像分類、目標跟蹤和語義分割。
2.機器學習
機器學習的基本思想是通過從計算機中學習數據來提高自身性能的算法。機器學習要解決的四個最重要的問題是預測、聚類、分類和降維。根據學習方法，機器學習可以分為監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習。
3.自然語言處理
自然語言處理(NLP)[30]是指計算機具有識別和理解人類文本語言的能力，是介於計算機科學和人類語言學之間的交叉學科。自然語言是人類和動物最大的區別，人類的思維是建立在語言基礎上的，所以自然語言處理也代表了人工智能的終極目標。機器要想實現真正的智能自然語言處理，是必不可少的環節。自然語言處理分為七個方向:句法語義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機器翻譯、問答系統、對話系統。自然語言處理技術主要有五類，即分類、匹配、翻譯、結構預測和序列決策過程。
4.語音識別
現在人類對機器的使用已經達到了很高的境界，所以人們也依賴於機器使用的便利性。用語言來支配機器是壹種非常方便的形式。語音識別技術是將人類的語音輸入轉換成機器可以理解的語言或自然語言的過程。