人工智能 (AI) 是致力于解决通常与人工智能相关联的认知性问题的计算机科学领域，这些问题包括学习、问题解决和模式识别等。提起人工智能（通常缩写为“AI”），人们可能会想到机器人或未来的场景。但是，AI 不仅仅局限于科幻小说中的机器人，还迈进了现代非虚构的高级计算机科学领域。这一领域的杰出研究人员 Pedro 教授将机器学习划分为“五大学派”，即起源于逻辑和哲学的象征主义学派、源于神经系统科学的联结主义学派、与进化生物学相关的进化论学派、结合统计学和概率学的贝叶斯定理学派以及起源于心理学的类比推理学派。最近，由于统计计算效率的进步，贝叶斯定理学派在名为“机器学习”的领域取得了多个方面的进展。同样，由于网络计算的进步，联结主义学派在名为“深度学习”的一个子领域也取得了进展。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 都属于源自人工智能学科的计算机科学领域。

从广义上来说，这些技术分为“有监督”和“无监督”学习技术，其中“有监督”使用包含预期输出的培训数据，而“无监督”使用不包含预期输出的培训数据。

数据越多，AI 就会“更加智能”，并以更快的速度学习；而且，企业每天都会生成数据，为运行机器学习和深度学习解决方案提供“燃料”，其中包括从 等数据仓库收集和提取的数据、使用 Turk 通过“人群”的强大力量收集的正确标注数据以及通过 动态挖掘的数据。此外，随着 IoT 的出现和传感技术的应用，需要分析的数据量呈指数级增长，包括从之前几乎没有接触过的来源和位置以及对象和事件接收的数据。