هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) به معنای توانایی سیستم‌ها و ماشین‌ها برای انجام وظایفی که نیازمند فکر و اندیشیدن انسانی هستند، مانند یادگیری، استنتاج، تصمیم‌گیری، تشخیص الگو، تفسیر داده، ترجمه زبان و حل مسائل پیچیده است. هدف اصلی هوش مصنوعی ایجاد سیستم‌ها و الگوریتم‌هایی است که به صورت خودکار و هوشمند عملکرد انسان را شبیه‌سازی کنند. این سیستم‌ها معمولاً با استفاده از داده‌های ورودی، الگوریتم‌های پردازش و مدل‌های ریاضی، به یادگیری و تطبیق با داده‌های جدید می‌پردازند. هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، خودروهای خودران، رباتیک، بازاریابی، پردازش زبان طبیعی و … استفاده می‌شود و به عنوان یک فناوری رو به رشد و پرکاربرد در دنیای امروز شناخته می‌شود.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks یا ANN) سیستم‌های محاسباتی هستند که الهام گرفته از ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی در مغز انسان هستند. این شبکه‌ها از یک تعداد زیادی واحد محاسباتی به نام نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که با هم ارتباط دارند و اطلاعات را از ورودی‌ها به خروجی‌ها منتقل می‌کنند. ارتباط شبکه‌های عصبی مصنوعی با نورون‌های مغزی در این است که طراحی و ساختار این شبکه‌ها الهام گرفته از ساختار و عملکرد نورون‌های مغز است. همچنین، هدف اصلی این شبکه‌ها نیز شبیه سازی قابل قبول عملکرد مغز انسان برای حل مسائل پیچیده است. با توجه به تشابه ساختاری و عملکردی، شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان یک روش قوی برای حل مسائل پردازش داده، تشخیص الگو، پردازش تصویر، ترجمه ماشینی و … استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها با توانایی یادگیری و تطبیق با داده‌های جدید، به عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شوند.

نورون‌ها یا سلول‌های عصبی، واحدهای اصلی سیستم عصبی انسان هستند که در مغز، نخاع، و سایر بخش‌های سیستم عصبی وجود دارند. این سلول‌ها اطلاعات را از یک نقطه به نقطه دیگر در سیستم عصبی منتقل می‌کنند و نقش بسیار مهمی در انتقال پیام‌های الکتریکی و شیمیایی دارند.

سیستم‌های مکاترونیک یا مکاترونیکس، ترکیبی از علوم مهندسی مکانیک، الکترونیک و کامپیوتر است که به منظور طراحی و توسعه سیستم‌ها و دستگاه‌های هوشمند و خودکار ایجاد شده‌اند. این سیستم‌ها عموماً شامل اجزای مکانیکی، الکترونیکی، کنترل و کامپیوتری هستند که با همکاری و هماهنگی با یکدیگر عملکرد یکپارچه و بهینه را فراهم می‌کنند. سیستم‌های مکاترونیک در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله رباتیک، خودروهای خودران، دستگاه‌های پزشکی، سیستم‌های تولید صنعتی، سیستم‌های نظارت و کنترل و … . این سیستم‌ها اغلب برای انجام وظایف خاص و پیچیده‌ای طراحی می‌شوند که نیاز به ترکیب توانایی‌های مختلف مکانیکی، الکترونیکی و کامپیوتری دارند. به عنوان مثال، یک ربات صنعتی که برای انجام فعالیت‌های تولیدی در یک کارخانه استفاده می‌شود، یک نمونه از یک سیستم مکاترونیک است. این ربات شامل اجزای مختلف مانند سازه مکانیکی برای حرکت، سنسورها برای اندازه‌گیری ورودی‌ها، الکترونیک برای کنترل حرکت و پردازش داده‌ها، و نرم‌افزار کامپیوتری برای برنامه‌ریزی و کنترل است. با توجه به پوشش گسترده و کاربردهای مختلف، سیستم‌های مکاترونیک از اهمیت بالایی برخوردار هستند و نقش مهمی در پیشرفت فناوری و صنعت بازی می‌کنند.

یادگیری ماشین (machine learning )زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری امکان می‌دهد تا از داده‌ها و تجربیات گذشته خود بیاموزند و الگوها و قوانینی را که در داده‌ها موجود است، شناسایی کنند. این الگوها و قوانین سپس برای پیش‌بینی نتایج جدید، تصمیم‌گیری‌های بهتر و اتخاذ اقدامات مناسب استفاده می‌شوند. در یادگیری ماشین، ابتدا به مدل‌سازی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی و آماری می‌پردازیم. سپس با استفاده از این مدل‌ها، ماشین یاد می‌گیرد که چگونه داده‌های جدید را تحلیل و پردازش کند. به عبارت دیگر، ماشین یاد می‌گیرد که چگونه از داده‌های ورودی خود برای انجام وظایف خاص استفاده کند. یادگیری ماشین در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص الگو، پردازش تصویر، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. این فناوری به دلیل قدرت بالای خود در تحلیل داده‌ها و پیدا کردن الگوهای پنهان، در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

بینایی ماشین (machine vision) یک فناوری است که از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل و تفسیر تصاویر و ویدیوها استفاده می‌کند. این فناوری به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا اشیاء، الگوها، چهره‌ها و سایر اطلاعات موجود در تصاویر را شناسایی و تفسیر کنند. بینایی ماشین به طور گسترده در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران، پزشکی، امنیت، تولید صنعتی و خدمات مشتریان استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق (deep learning )یک زیرشاخه از یادگیری ماشین است که بر اساس مدل‌های ریاضی پیچیده و شبکه‌های عصبی عمیق برای تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات پیچیده استفاده می‌کند. این روش‌ها به ماشین‌ها امکان می‌دهند که از الگوریتم‌های پیچیده و ساختارهای شبکه‌ای برای تفسیر داده‌های ورودی به صورت خودکار و خودآموز استفاده کنند. یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تحلیل متن، تشخیص الگو و بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی دیگر استفاده می‌شود. این فناوری به دلیل قدرت بالای خود در تشخیص الگوها و اطلاعات پیچیده، در حال حاضر در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد و نقش بسزایی در پیشرفت تکنولوژی و نوآوری دارد.