機器學習是壹門無需編程就能讓計算機行動的科學。深度學習是機器學習的子集，用非常簡單的話來說，它可以被視為預測分析的自動化。有三種類型的機器學習算法:監督學習，其中數據集被標記，檢測模式可用於標記新的數據集。nbsp沒有監督學習，在監督學習中，數據集是無標記的，按照同異排序&；nbsp以及強化學習，在這種學習中，數據集並沒有被標註，而是在執行壹個動作或幾個動作後，AI & Nbsp；系統是反饋的。
機器視覺是壹門讓計算機看的科學。機器視覺使用攝像機、模數轉換和數字信號處理來捕捉和分析視覺信息。它通常與人類的視覺相提並論，但它不受生物學的限制，可以通過編程來看穿墻壁。它被用於從簽名識別到醫學圖像分析的各種應用中。專註於機器圖像處理的計算機視覺通常與機器視覺相混淆。
自然語言處理(NLP)不是計算機語言，而是與人類打交道的計算機程序。NLP的早期和著名的例子之壹是垃圾消息檢測，它查看主題行和電子消息的文本來確定它是否是垃圾消息。現在的NLP方法都是基於機器學習的。NLP任務包括文本翻譯、情感分析和語音識別。
模型識別是機器學習的壹個分支，專註於識別數據中的模型。
機器人學是壹個工程領域，專註於機器人的設計和制造。機器人通常用於人類難以執行或難以持續執行的任務。汽車生產流水線和美國國家航空航天局在宇宙中移動大型物體。最近，研究人員正在使用機器學習來建造壹個可以在社交環境中互動的機器人。