监督学习。解释大部分术语-人工智能，数据科学，机器学习，深度学习，梯度下降，线性回归，过拟合和欠拟合，偏差和方差误差，基扩展和正则化。
- 基本AI: 基本AI是AI最简单的形式。它不会形成对过去经验的记忆来影响现在或未来的决定。换句话说，它不学习，它只对当前存在的条件做出反应。基本的人工智能通常利用由人类编码的一组预定义的简单规则。Basic AI的一个例子就是上面提到的智能电梯。
- 有限的人工智能: 有限的人工智能系统需要大量的信息或数据来做出决策。这样做的好处是，它们可以在没有明确编程的情况下做出决策。上面讨论的电子邮件垃圾邮件检测器是有限人工智能的一个例子——垃圾邮件检测器根据已知是垃圾邮件或不是垃圾邮件的电子邮件数据集学习预测电子邮件是否是垃圾邮件的规则。(通常，人类必须提供这些机器学习的标签。)机器学习是有限人工智能的主要和最著名的例子，电子邮件垃圾邮件检测器是监督ML的一个例子，我们将在下一节讨论。
- 先进的人工智能: 先进的人工智能系统将拥有人类的智能。例如，它们将能够驾驶你的汽车，识别你的脸，与其他人类对话，理解他们的情绪，并执行任何一个智能人类可以做的任务。这些系统通常被描述为计算“大脑”。
- 超级智能: 超级智能人工智能系统将拥有远远超过人类能力的智能。
