يشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة من التقنيات والمنهجيات، بما في ذلك:

• 1. التعلم الآلي (ML): فرع من الذكاء الاصطناعي يتضمن استخدام تقنيات إحصائية لتمكين الحواسيب من تحسين أدائها في مهمة معينة من خلال الخبرة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعلم من البيانات واتخاذ التنبؤات أو القرارات بناءً عليها.
• 2. التعلم العميق: فرع أكثر تقدمًا من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية متعددة الطبقات (ومن هنا جاء مصطلح “العميق”) لتحليل مختلف جوانب البيانات. يُعتبر التعلم العميق فعالاً بشكل خاص في مجالات مثل التعرف على الصور والصوت.
• 3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين الحواسيب والبشر من خلال اللغة الطبيعية، مما يمكّن الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها والرد عليها بطريقة مفهومة.
• 4. الرؤية الحاسوبية: مجال من الذكاء الاصطناعي يتيح للحواسيب تفسير البيانات المرئية من العالم واتخاذ قرارات بناءً عليها. يشمل هذا عمليات مثل التعرف على الصور، واكتشاف الأشياء، وتحليل الفيديو.
• 5. الروبوتات: دمج الذكاء الاصطناعي مع الروبوتات لإنشاء آلات قادرة على أداء المهام بشكل مستقل أو مساعدة البشر. يشمل ذلك كل شيء من الروبوتات الصناعية إلى المركبات الذاتية القيادة.