机器学习 (Machine_Learning)
- 监督学习：通过标注数据训练模型，如分类与回归任务
- 无监督学习：发现数据潜在结构，如聚类与降维
- 强化学习：基于奖励机制优化决策过程
深度学习 (Deep_Learning)
- 神经网络：模拟人脑处理信息的数学模型
- 卷积网络：专为图像识别设计的网络结构
- 循环网络：处理序列数据（如文本、时间序列）
自然语言处理 (Natural_Language_Processing)
- 语言模型：理解与生成人类语言
- 机器翻译：跨语言自动转换技术
- 情感分析：识别文本情绪倾向
计算机视觉 (Computer_Vision)
- 图像分类：识别图片内容
- 目标检测：定位并识别图像中的物体
- 人脸识别：生物特征识别技术
强化学习 (Reinforcement_Learning)
- 游戏AI：如AlphaGo的决策系统
- 自动驾驶：环境感知与路径规划
- 工业优化：智能控制系统