计算机视觉就是教会计算机“看”计算机视觉是由相机拍摄图像，通过电脑对图像中的目标进行识别和检测。研究内容主要有：通过采集图片或视频进行处理分析，从中获取相对应的信息。主要可以分为：图像采集、处理、运动控制部分。
可以从英文角度进行理解。Artificial：人造的 。Intelligence：这个词在这里可以译作智能，用英英可以解释为capacity of logic,understanding,self-awareness,learning,knowledge,reasonging,planning,creativity and problem soling.这样看下来就不难理解人工智能了。
（KN，也称之为自组织（特征）映射（SOM/SOFM：self organising (feature) map））。KN利用竞争学习来对数据进行分类，不需要监督。先给神经网络一个输入，而后它会评估哪个神经元最匹配该输入。然后这个神经元会继续调整以更好地匹配输入数据，同时带动相邻的神经元。相邻神经元移动的距离，取决于它们与最佳匹配单元之间的距离。KN有时也不被认为是神经网络。
能为分类问题找出最优方案。传统意义上，它们只能处理线性可分的数据；比如找出哪张图片是加菲猫、哪张是史努比，此外就无法做其它输出了。训练过程中，SVM可以理解为：先在平面图表上标绘所有数据（加菲猫、史努比），然后找出到那条能够最好区分这两类数据点的线。这条线能把数据分为两部分，线的这边全是史努比，线的那边全是加菲猫。而后移动并优化该直线，令两边数据点到直线的距离最大化。分类新的数据，则将该数据点画在
换汤不换药，跟ESN同样相近。区别在于，LSM是一种脉冲神经网络（spiking neural networks），用阈值激活函数（threshold functions）取代了sigmoid激活函数，每个神经元同时也是具有累加性质的记忆单元。因此，当神经元状态更新时，其值不是相邻神经元的累加值，而是它自身状态值的累加。一旦累加到阈值，它就释放能量至其它神经元。这就形成了一种类似于脉冲的模式：神经
本质上是拥有随机连接的FFNN。它们与LSM、ESN极为相似，除了循环特征和脉冲性质，它们还不使用反向传播。相反，它们先给权重设定随机值，然后根据最小二乘法拟合来一次性训练权重（在所有函数中误差最小）。这使ELM的函数拟合能力较弱，但其运行速度比反向传播快多了。
回声状态网络（ESN：Echo state networks）是另一种不同类型的（循环）网络。 它的不同之处在于：神经元之间的连接是随机的（没有整齐划一的神经细胞层），其训练过程也有所不同。不同于输入数据后反向传播误差，ESN先输入数据、前馈、而后更新神经元状态，最后来观察结果。它的输入层和输出层在这里扮演的角色不太常规，输入层用来主导网络，输出层作为激活模式的观测器随时间展开。在训练过程中，只有
深度残差网络（DRN: Deep residual networks）是非常深的FFNN网络，它有一种特殊的连接，可以把信息从某一神经细胞层传至后面几层（通常是2到5层）。该网络的目的不是要找输入数据与输出数据之间的映射，而是致力于构建输入数据与输出数据+输入数据之间的映射函数。本质上，它在结果中增加一个恒等函数，并跟前面的输入一起作为后一层的新输入。结果表明，当层数超过150后，这一网络将非常擅
双向长短期记忆网络（BiLSTM：bidirectional long / short term memory networks ）和双向门控循环单元（BiGRU：bidirectional gated recurrent units）在图表中并未呈现出来，因为它们看起来与其对应的单向神经网络结构一样。所不同的是，这些网络不仅与过去的状态有连接，而且与未来的状态也有连接。比如，通过一个一个地输入字
神经图灵机（NTM: Neural Turing machines）可以理解为对LSTM的抽象，它试图把神经网络去黑箱化（以窥探其内部发生的细节）。NTM不是把记忆单元设计在神经元内，而是分离出来。NTM试图结合常规数字信息存储的高效性、永久性与神经网络的效率及函数表达能力。它的想法是设计一个可作内容寻址的记忆库，并让神经网络对其进行读写操作。NTM名字中的“图灵（Turing）”是表明，它是图灵