人工智能的核心领域包含机器学习（Machine Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、计算机视觉（Computer Vision）、机器人学（Robotics）、知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning, KRR）等。 

1. 机器学习（Machine Learning, ML）：

        通过数据训练模型，实现预测或决策，机器学习是人工智能的一个子领域，旨在通过数据训练模型，使计算机能够从数据中学习规律，并利用这些规律进行预测或决策，而无需显式编程。/Well-posed Learning Problem (Mitchell 1998) A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.

        核心内容包含各种学习范式，以及模型等。

2.自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：

        使计算机能够理解和生成人类语言，自然语言处理是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互，使计算机能够理解、生成和处理自然语言文本或语音。

        自然语言中最为常用的文本和语音两种自然语言的相互转换得到一系列方向。如，语言模型（Language Models）：如GPT、BERT。文本分类（Text Classification）：如情感分析、垃圾邮件检测。机器翻译（Machine Translation）：如谷歌翻译。问答系统（Question Answering）：如智能助手。文本生成（Text Generation）：如自动摘要、对话系统。

3. 计算机视觉（Computer Vision, CV）：

        使计算机能够理解和分析视觉数据，计算机视觉是人工智能的一个领域，旨在使计算机能够从图像或视频中提取信息，并理解和分析视觉数据。

        核心内容：图像分类（Image Classification）：识别图像中的对象。目标检测（Object Detection）：定位图像中的对象。图像分割（Image Segmentation）：将图像划分为多个区域。人脸识别（Face Recognition）：识别或验证人脸。视频分析（Video Analysis）：如动作识别、目标跟踪。

4.机器人学（Robotics）：

研究机器人的设计、控制和应用，机器人学是研究机器人设计、构建、操作和应用的学科，结合了机械工程、电子工程、计算机科学和人工智能等技术。

5. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning, KRR）：

研究如何表示知识并利用知识进行推理，知识表示与推理是人工智能的一个领域，研究如何以计算机可理解的形式表示知识，并利用这些知识进行逻辑推理和问题求解。