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机器人过程自动化
机器人流程自动化或 RPA 是一种技术应用，它由业务逻辑控制，并设计用于自动化业务流程的输入。公司可以部署 RPA 工具来配置软件或机器人来收集和解释应用程序以处理任何功能，无论是交易、数据操作、触发响应还是与其他数字化系统通信。该应用程序的范围可以从生成对电子邮件的简单自动响应到部署大量机器人，其中每个机器人都经过编程以自动化业务流程管理系统中的任务。
该技术使公司能够降低人员配备和人为错误的成本。这可以通过部署通常成本低且易于实施的机器人来完成。此类机器人不需要定制软件或深度系统集成。
自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是计算机科学、信息工程和 AI 组合的一个子集，专门处理计算机和人类语言之间的交互，以处理自然语言数据。
文本分析解决方案足以以最具成本效益的方式解决复杂的见解。随着人工智能技术的进步，今天越来越多的专业人士倾向于对处理文本/语音数据表现出兴趣。
事实上，当前的 NLP 方法是基于深度学习的，它评估和使用数据模式来增强程序理解。
认知计算
认知科学和计算机科学相结合，对人们的私人和职业生活产生重大影响，被认为是认知计算。这项技术的目标是通过计算机化的思维过程来激发人类智能。这些包括机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人技术。
此外，大多数认知系统依赖深度学习算法和神经网络来生成信息。
计算机视觉
计算机视觉涉及构建从图像和多维数据中接收信息和输入的人工系统的理论和技术。视觉传感器作用于物体以提供有关环境和机器的高级信息。
计算机视觉技术与人工智能紧密结合，以解释它所看到的并进一步进行适当的分析和处理。
机器学习/深度学习
人工智能应用程序为系统提供自动学习和改进经验而无需任何专有编程的能力被认为是机器学习技术。它侧重于开发这样的程序，这些程序可以访问数据并使用它们通过观察或数据、直接经验或指导来增强他们的学习，以寻找数据中的模式。
该技术能够分析大量数据，同时提供快速准确的结果。将机器学习与认知技术相结合，可以为海量信息的有效处理打开更多窗口。
深度学习可以被称为机器学习技术的一个子集，它模仿人脑用于数据处理和创建模式的功能，这些模式进一步用于决策。该技术能够从非结构化或未标记的数据中进行无监督学习。这个过程也被认为是深度神经学习或深度神经网络。它利用分层级别的人工神经网络来执行 ML 过程。这样的网络像人脑一样构建，神经元节点像网络一样连接在一起。
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