十、模式识别
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。模式识别技术已经在我们的生活中得到了广泛的应用，例如，手写体输入手机，语音拨号手机，指纹考勤系统。
十一、机器视觉
实验表明，人类接受外界信息的80%以上来自视觉，视觉对人类是非常重要的。机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科；在视觉方面，已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够“看见”周围的东西。
机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传输和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。
十二、神经网络
神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
十三、智能控制
人工智能的发展促进自动控制向智能控制发展。智能控制是一类无需（或需要尽可能少的）人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。智能控制是同时具有以知识表示的非数学广义世界模型和数学公式模型表示的混合控制过程，也往往是含有复杂性、不完全性、模糊性或不确定性以及不存在已知算法的非数学过程，并以知识进行推理，以启发来引导求解过程。智能控制现已用于工业生产中，如钢铁工业。
十四、智能调度与指挥
确定最佳调度或组合的问题是人们感兴趣的又一类问题，一个古典的问题就是推销员旅行问题（TSP）。调度问题还包括八皇后问题，排课表问题，流程工业生产调度问题，交通调度等。
十五、智能检索
随着科学技术的迅速发展，出现了“知识爆炸”的情况，研究智能检索系统已成为科技持续快速发展的重要保证。智能信息检索系统的设计者们将面临以下几个问题。首先，建立一个能够理解以自然语言陈述的询问系统本身就存在不少问题。其次，即使能够通过规定某些机器能够理解的形式化询问语句来回避语言理解问题，但仍然存在一个如何根据存储的事实演绎出答案的问题。第三，理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。
十六、系统与语言工具
除了直接瞄准实现智能的研究工作外，开发新的方法也往往是人工智能研究的一个重要方面。人工智能对计算机界的某些最大贡献已经以派生的形式表现出来。计算机系统的一些概念，如分时系统、编目处理系统和交互调试系统等，已经在人工智能研究中得到发展。
十七、人工智能在教育中的应用
人工智能在教育中的应用主要包括如下两方面：
①智能网络组卷系统
②智能授导系统
智能授导系统ITS（Intelligent Tutoring System）旨在创造一个优良的学习环境，使学习者方便快捷地调用各种资源，接受学习的全方位服务，以获得学习的成功。
