Học máy (Machine Learning):

• Là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. 

Học sâu (Deep learning):

• Là một lĩnh vực trong Học máy liên quan đến việc xây dựng các kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks) để học tập dữ liệu tốt hơn.

Huấn luyện AI (Training):

• Là quá trình huấn luyện các mô hình AI học tập dữ liệu từ giai đoạn chưa biết gì cho đến khi các mô hình có thể thực hiện được các bài toán như  bài toán về phân loại, nhận dạng, phát hiện đối tượng, ...

Dữ liệu (Data):

• Là đầu vào của các mô hình AI. Bao gồm văn bản, hình ảnh, video, số liệu, ...

• Ví dụ: Hình ảnh y tế để chẩn đoán, hình ảnh để nhận diện khuôn mặt.

Thuật toán (Algorithms):

• Tập các quy tắc hoặc công thức mà các mô hình AI sử dụng để xử lý dữ liệu.

• Ví dụ: Mô hình cây quyết định, mô hình hồi quy tuyến tính.