机器智能的内涵包括：1、脑认知基础，是机器学习的一种判别与生成的思维；2、机器感知与模式识别，对遇到的图形等进行识别，以做出判断；3、自然语言处理与理解，让机器人能直接理解自然语言，是实现真正意义上的人机沟通的基础；4、知识工程，是研究如何对大规模数据中的知识进行表达获取与推理的技术。
本教程操作环境：windows10系统、DELL G3电脑。
机器智能的内涵包括脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程。
脑认知基础：简单说是机器学习的一种判别与生成的思维。理解一个物体的特征，从而识别物体；再根据这些特征生成一个物体。举个例子，有一朵花，机器会判别他的形状，找出对应的概念，然后在借助这些要素，重新生成一朵花。
机器感知与模式识别：有智能的机器不会坐等人类给它“喂“数据，而会自己感知世界，并对遇到的图形等进行识别，以做出判断。
自然语言处理与理解：“自然语言”就是我们在现实生活中实际使用的语言,与之相对的是为了操作计算机系统等而特意开发的程序设计语言。让机器人能直接理解自然语言，是实现真正意义上的人机沟通的基础。
知识工程：就是研究如何对大规模数据中的知识进行表达获取与推理的技术。
扩展知识
机器智能研究必须要有稳固的数学基础，因为之后在研究机器智能时必须用到AI理论研究应用。所以应用数学里的分析学、代数学、物理统计、数学模型实验等，在机器智能中应用数学可以说是基础中的基础。
机器智能（Machine intelligence）是新一代自动化的延伸，用来辅助人类，改变工作的性质，让工作变得更加高效。 机器智能的基础是计算，核心是会学习的机器，它将人类带入智能化社会。 机器智能模仿了人类的多种能力： 「感知力」如 AI 的视觉功能，对图像的识别能力； 「行动力」使机器像人一样行动，比如处理多种不同情况下的物体搬运任务； 「人的智商」在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，当机器具备人的智商，像人一样思考和处理问题，这也是人工智能的高度体现； 「创造力」创造力其实就是学习能力，机器要想像人一样具备学习创造能力，也是需要学习的，我们称之为“深度学习”。其动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能技术亦称机器智能，通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术，人工智能技术包含机器学习、机器视觉、机器人技术、自然语言处理以及自动化。
自动化是自动生成系统或过程功能的过程。例如机器人过程自动化可以编程为执行通常由人类执行的高容量，可重复的任务。RPA 与 IT 自动化的不同之处在于它可以适应不断变化的环境。
机器学习是使计算机无需编程即可行动的科学。深度学习是机器学习的一个子集，用非常简单的术语来说，它可以被认为是预测分析的自动化。机器学习算法有三种类型：监督学习，其中标记数据集，以便可以检测模式并用于标记新数据集; 无监督学习，其中数据集未标记，并根据相似性或差异进行排序; 和强化学习，其中数据集没有标记，但是在执行动作或几个动作之后，AI 系统被给予反馈。
机器视觉是使计算机看到的科学。机器视觉使用相机，模数转换和数字信号处理来捕获和分析视觉信息。它通常与人类视力进行比较，但机器视觉不受生物学的约束，并且可以编程以透视墙壁。它用于从签名识别到医学图像分析的各种应用中。专注于基于机器的图像处理的计算机视觉通常与机器视觉相混淆。
自然语言处理（NLP）是通过计算机程序处理人类而非计算机语言。其中一个较早且最着名的 NLP 示例是垃圾邮件检测，它会查看主题行和电子邮件的文本，并确定它是否是垃圾邮件。目前的 NLP 方法基于机器学习。NLP 任务包括文本翻译，情感分析和语音识别。
模式识别是机器学习的一个分支，专注于识别数据中的模式。今天的这个词已经过时了。
机器人技术是一个专注于机器人设计和制造的工程领域。机器人通常用于执行人类难以执行或执行一致的任务。它们用于汽车生产的装配线或由 NASA 用于在太空中移动大型物体。最近，研究人员正在使用机器学习来构建可以在社交环境中进行交互的机器人。
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