1、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)：提供算法、API、開(kāi)發(fā)和培訓(xùn)工具包、數(shù)據(jù)以及計(jì)算能力，來(lái)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練模型并將其部署到應(yīng)用程序或其他機(jī)器中。目前廣泛用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用，主要涉及預(yù)測(cè)或分類(lèi)。

2、人工智能優(yōu)化硬件：圖形處理單元（GPU）和專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)制造的設(shè)備，用于高效運(yùn)行面向人工智能的計(jì)算作業(yè)。目前已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序方面發(fā)生重大影響。

3、決策管理：引擎將規(guī)則和邏輯架構(gòu)插入人工智能系統(tǒng)，并用于初始設(shè)置/培訓(xùn)和持續(xù)維護(hù)和調(diào)整相關(guān)決策。它是一種成熟的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于各種企業(yè)應(yīng)用程序中，幫助或執(zhí)行自動(dòng)化決策。

4、機(jī)器人流程自動(dòng)化：使用腳本和其他方法自動(dòng)化人工操作，以支持高效的業(yè)務(wù)流程。目前用于人類(lèi)執(zhí)行任務(wù)或流程成本過(guò)高或效率低下的情況。

5、文本分析和自然語(yǔ)言處理：自然語(yǔ)言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它借助統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，為理解句子結(jié)構(gòu)及意義、情感和意圖提供方便。目前應(yīng)用于欺詐檢測(cè)和安全等廣泛的自動(dòng)化輔助以及挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等領(lǐng)域。

6、自然語(yǔ)言生成：從計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)生成文本。目前用于客戶(hù)服務(wù)、報(bào)告生成和商業(yè)智能匯總分析。

7、語(yǔ)音識(shí)別：將人類(lèi)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄并轉(zhuǎn)換成對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用有用的格式。目前用于交互式語(yǔ)音響應(yīng)系統(tǒng)和移動(dòng)應(yīng)用程序。

8、虛擬人物：從簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人到可以與人類(lèi)連接的高級(jí)系統(tǒng)。目前用于客戶(hù)支持和服務(wù)，并擔(dān)任智能家居管理。

9、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)：一種特殊類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)，由多個(gè)抽象層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。目前主要用于大數(shù)據(jù)技術(shù)支持的模式識(shí)別和分類(lèi)應(yīng)用程序。

10、生物特征識(shí)別：使人類(lèi)和機(jī)器之間的互動(dòng)更加自然，包括但不限于圖像和觸摸識(shí)別、語(yǔ)言和身體語(yǔ)言。目前主要用于對(duì)市場(chǎng)的研究。