深度学习（Deep Learning）都采用神经网络算法。

目前网络流量分析主要有两种模式:深度包检测CDPI，DeepPacketInspection)与深度/动态流检测CDFI，Deep/DynamicFlowInspection)。()

谷歌的Deepmind在Alphago程序中用的最多的是深度强化学习。

人类智能可分为感知能力，记忆和思维能力，学习和自适应能力，决策与行为能力等几个方面。

强人工智能认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem solving）的智能机器，且机器是有知觉的，有自我意识的。

1950年，图灵设计了图灵测试实验，其目的是定义“智能”。

赫伯特·西蒙（Herbert A. Simon）又名司马贺，他不仅是认知科学家，于1975年获得图灵奖。同时，还是美国经济学家，于1978年诺贝尔经济学奖。

（ ）年，心理学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和数理逻辑学家沃尔特·皮兹（Walter Pitts）发表了人工智能领域的开篇之作《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了人工神经网络的概念和神经元模型。1

在人工智能产业中，对基础层和核心技术的研究决定了一个国家的竞争力。

1980年，CMU为DEC设计了一套名为XCON的（ ），，取得巨大成功，开启了人工智能发展的第二次高潮。

1957年，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出（ ）理论，模拟人类感知能力，可看作是第一个人工神经网络。