1、人工智能研究的领域包括但不限于以下10个领域为：机器学习：让计算机通过数据来学习和改善自己的性能，并预测和做出决策。自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，并生成自然语言。计算机视觉：让计算机能够视觉上理解和识别图像、视频和物体。
2、人工智能的研究领域主要有：模式识别、知识工程、机器人学。具体分析如下：模式识别：又称图形识别，是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
3、人工智能是一门多领域交叉学科，涉及计算机科学、神经科学、心理学、语言学、经济学、数学、生物学等多个领域。它的研究领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、智能控制、智能决策、智能搜索、智能优化、智能数据分析、智能建模、智能计算机辅助设计、智能计算机辅助教育、智能计算机辅助系统等。
4、机器学习，计算机视觉等等。人工智能研究的领域极为广泛，几乎涉及到人类创造所需要的诸如数学、物理、信息科学、心理学、生理学、医学、语言学、逻辑学以及经济、法律、哲学等重要学科。应用领域也分布的广，人工智能主要分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。
5、智能金融 智能金融即人工智能与金融的全面融合，以人工智能、大数据、云计算、区块链等高新科技为核心要素，全面赋能金融机构，提升金融机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，使得全社会都能获得平等、高效、专业的金融服务，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。
6、工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
金融行业一直是人工智能应用的主要领域之一。AI 能够快速分析海量数据，从而更准确地预测市场趋势，并帮助投资者制定更好的投资策略。 人工智能技术还能被用于风险管理和欺诈检测。这类技术可以主动分析大量的金融交易数据，从而帮助银行及其他金融机构发现和防范欺诈行为。
人工智能专业就业方向主要包括科研机构（机器人研究所等）、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。
智能物流就是利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术通过信息处理和网络通信技术平台广泛应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流行业的服务水平。
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
人工智能主要应用领域 农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。
机器学习和深度学习：这是AI技术的核心，被广泛应用于自然语言处理、图像识别和预测分析等多个领域。 自然语言处理（NLP）：NLP技术使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它的应用包括语音识别、语音合成、机器翻译、自动摘要、情感分析和问答系统等。
航天应用：在航天领域，AI用于卫星图像分析、航天器自动导航和任务规划等。1 机器学习：机器学习是AI的一个分支，它让计算机能够通过数据学习并改进任务执行能力，是现代AI技术的基础。1 信息处理：人工智能在信息处理领域通过模式识别、数据挖掘等技术，帮助分析大数据，提取有用信息。
人工智能技术应用的细分领域：深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
1、人工智能主要应用领域 农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。
2、人工智能是一门多领域交叉学科，涉及计算机科学、神经科学、心理学、语言学、经济学、数学、生物学等多个领域。它的研究领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、智能控制、智能决策、智能搜索、智能优化、智能数据分析、智能建模、智能计算机辅助设计、智能计算机辅助教育、智能计算机辅助系统等。
3、航天应用：在航天领域，AI用于卫星图像分析、航天器自动导航和任务规划等。1 机器学习：机器学习是AI的一个分支，它让计算机能够通过数据学习并改进任务执行能力，是现代AI技术的基础。1 信息处理：人工智能在信息处理领域通过模式识别、数据挖掘等技术，帮助分析大数据，提取有用信息。