2024谷歌研究学者计划名单公布：清华、北大、上交ACM班等校友在列

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

知觉或感知是外界刺激作用于感官时，脑对外界的整体的看法和理解，为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中，也可看作一组程序，包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同，知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

通过物体外部测量的数据，经数字处理获得三维物体的形状信息的技术。图像重建技术开始是在放射医疗设备中应用，显示人体各部分的图像，即计算机断层摄影技术，简称CT技术，后逐渐在许多领域获得应用。主要有投影重建、明暗恢复形状、立体视觉重建和激光测距重建。

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

模式识别（英语：Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

元学习是机器学习的一个子领域，是将自动学习算法应用于机器学习实验的元数据上。现在的 AI 系统可以通过大量时间和经验从头学习一项复杂技能。但是，我们如果想使智能体掌握多种技能、适应多种环境，则不应该从头开始在每一个环境中训练每一项技能，而是需要智能体通过对以往经验的再利用来学习如何学习多项新任务，因此我们不应该独立地训练每一个新任务。这种学习如何学习的方法，又叫元学习（meta-learning），是通往可持续学习多项新任务的多面智能体的必经之路。

计算机视觉（CV）是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息（如声音、图像和生物测量）”的函数。例如，信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量，并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此，对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

强化学习是一种试错方法，其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划（Dynamic Programming）。流行的强化学习方法包括自适应动态规划（ADP）、时间差分（TD）学习、状态-动作-回报-状态-动作（SARSA）算法、Q 学习、深度强化学习（DQN）；其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

信息论是在信息可以量度的基础上，研究有效地和可靠地传递信息的科学，它涉及信息量度、信息特性、信息传输速率、信道容量、干扰对信息传输的影响等方面的知识。通常把上述范围的信息论称为狭义的信息论，又因为它的创始人是香农，故又称为香农信息论。

人机交互，是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操作。小如收音机的播放按键，大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度，因此在训练过的语言模型中会出现未曾出现的字串(资料稀疏的问题)，也使得在语料库中估算字串的机率变得很困难，这也是要使用近似的平滑n元语法(N-gram)模型之原因。

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革：信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算，某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界，是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

迁移学习 是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。

视频超分辨率是将视频从低分辨率升级到高分辨率的任务。

深度学习中的量化是指，用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。