人工智慧的研究領域
AI的研究領域通常包括知識表示和推理（knowledge representation and reasoning）、機器學習（learning）、規劃（planning）、決策（decision-making）、視覺（vision）、機器人（robotics）、語音和語言處理（speech and language processing），在這些主要的研究領域裡，通常包括的研究課題如下：
機器學習：圖形模型（Graphical models）、核方法（Kernel methods）、非引數貝葉斯方法（Nonparametric Bayesian methods）、強化學習（Reinforcement learning）、問題解決（Problem solving）、決策（decisions）和遊戲程式（games）。
知識表示和推理：一階機率邏輯（First order probabilistic logics）、符號代數（Symbolic algebra）。
搜尋和資訊檢索：協同過濾（Collaborative filtering）、資訊提取（Information extraction）、影象和影片搜尋（Image and video search）、智慧資訊系統（Intelligent information systems
人工智慧的研究領域
AI的研究領域通常包括知識表示和推理（knowledge representation and reasoning）、機器學習（learning）、規劃（planning）、決策（decision-making）、視覺（vision）、機器人（robotics）、語音和語言處理（speech and language processing），在這些主要的研究領域裡，通常包括的研究課題如下：
機器學習：圖形模型（Graphical models）、核方法（Kernel methods）、非引數貝葉斯方法（Nonparametric Bayesian methods）、強化學習（Reinforcement learning）、問題解決（Problem solving）、決策（decisions）和遊戲程式（games）。
知識表示和推理：一階機率邏輯（First order probabilistic logics）、符號代數（Symbolic algebra）。
搜尋和資訊檢索：協同過濾（Collaborative filtering）、資訊提取（Information extraction）、影象和影片搜尋（Image and video search）、智慧資訊系統（Intelligent information systems