1. 机器学习（Machine Learning）：

- 机器学习是AI的一个核心分支，它使打算机能够从数据中学习并改进其性能。
它包括监督学习、无监督学习和强化学习等子领域。

2. 深度学习（Deep Learning）：

- 深度学习是机器学习的一个子集，它利用类似于人脑的神经网络构造来学习繁芜的模式。
它在图像识别、语音识别和自然措辞处理等领域取得了显著进展。

3. 自然措辞处理（Natural Language Processing, NLP）：

- NLP是AI的一个分支，它涉及打算机和人类（自然）措辞之间的交互。
它包括措辞翻译、情绪剖析、语音识别等技能。

4. 打算机视觉（Computer Vision）：

- 打算机视觉是AI的一个领域，它使打算机能够“看”和解释周围天下。
它包括图像识别、物体检测、图像天生等技能。

5. 机器人学（Robotics）：

- 机器人学是AI的一个运用领域，它涉及创建能够实行物理任务的机器人。
这些机器人可以在制造业、医疗、家庭等环境中事情。

6. 专家系统（Expert Systems）：

- 专家系统旨在仿照人类专家的决策能力，通过仿照推理和知识库来办理特定领域的问题。

7. 认知建模（Cognitive Modeling）：

- 认知建模是AI的一个领域，它试图仿照人类思维过程，以创建能够理解和天生人类措辞的系统。

8. 人工智能伦理（AI Ethics）：

- 随着AI技能的发展，伦理问题变得越来越主要。
AI伦理涉及机器人权利、自动化决策的道德任务、数据隐私等问题。

9. 人工智能法律（AI Law）：

- AI法律涉及AI技能发展所带来的法律问题，包括知识产权、任务归属、数据保护等。

10. 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）：

- HCI研究人与打算机系统之间的交互办法，旨在创造更自然、更有效的交互体验。

人工智能的运用领域非常广泛，包括但不限于医疗保健、金融、教诲、娱乐、交通、制造业等。
随着技能的不断进步，AI的潜力正在被逐步开释，它有望在未来重塑许多行业和社会构造。