雖然各 AI 技術的具體細節不盡相同，但核心原則皆是與資料息息相關。AI 系統可透過暴露在大量資料中來學習和改善，識別人類可能遺漏的模式和關係。

這段學習過程通常涉及演算法，也就是一組規則或指令，用來引導 AI 的分析與決策作業。在機器學習中 (常見的 AI 子集)，系統會根據加上標籤或未加上標籤的資料訓練演算法，以便進行預測或分類資訊。

深度學習是更進一步的專業技術，運用了多層人工類神經網路處理資訊、模仿人腦的結構和功能。AI 系統藉由不斷學習與適應，會越來越擅長處理特定工作，像是辨識圖片、翻譯語言等。

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依據開發階段或正在執行的動作，人工智慧可透過多種方式分類。

例如，AI 開發通常分為四個階段。

1. 被動機器：能力有限的 AI，僅依據預先編寫的規則回應不同類型的刺激。不會使用記憶體，也無法學習新的資料。 舉例來說，在 1997 年擊敗世界西洋棋冠軍 Garry Kasparov，由 IBM 打造的 Deep Blue 就是被動機器。
2. 有限的記憶體：現代大多數的 AI 都歸類為有限的記憶體。可運用新的資料訓練，並使用記憶體隨著時間不斷改善。通常會運用人工類神經網路或其他訓練模型來進行訓練。深度學習屬於機器學習的分支，屬於有限的記憶體人工智慧。
3. 心智理論：目前並沒有心智理論型的 AI 技術，但這是目前進行研究的方向之一。這類的 AI 技術可模擬人類的思維，並且具備與人類同等的決策能力，包括識別和記住情緒和在社交情境中做出回應，就像人類一樣。
4. 自我意識：比心智理論型更高層級的 AI 技術，自我意識型 AI 是虛構的機器類型，具備自我存在的意識以及人類的智慧和情感。如同心智理論型的 AI，自我意識型 AI 目前並不存在。

用來廣泛區分人工智慧類型的另一個實用方式，是根據機器可執行的工作來分類。目前所謂的人工智慧，都屬於「狹義」人工智慧，只能根據其程式設計和訓練執行範圍較小的操作。例如，用於物件分類的 AI 演算法無法執行自然語言處理。Google 搜尋就是一種狹義 AI 技術，預測性分析或虛擬助理也都是。

通用人工智慧 (AGI) 讓機器就像人類一樣，會「感覺、思考和採取行動」。AGI 目前並不存在。下一個層級是超級人工智慧 (ASI)，讓機器能夠以各方面皆優於人類的方式工作。

企業討論 AI 時，通常會說到「訓練資料」，而這代表什麼？請記住，有限記憶體人工智慧是一種 AI 技術，會藉由使用新資料訓練而逐漸改進。機器學習是人工智慧的分支，可利用演算法訓練資料取得結果。

大致而言，機器學習通常有三種類型的學習模式：

「監督式學習技術」是一種機器學習模型，會使用已加上標籤的訓練資料 (結構化資料) 將特定輸入內容對應至輸出。簡單來說，如果要訓練演算法辨識貓咪的相片，就提供標示為貓咪的圖片。

「非監督式的學習技術」是一種機器學習模型，可根據未加上標籤的資料 (非結構化資料) 學習模式。與監督式學習技術不同，無法事先掌握最終結果。確切來說，其演算法會從資料中學習，並依據屬性將資料分組。舉例來說，非監督式的學習技術適用於模式比對和描述性模型。

除了監督式和非監督式學習技術外，通常也會採用名為「半監督式學習」的混合方法，僅為部分資料加上標籤。半監督式學習技術已知最終結果，但演算法必須找出如何組織及整理資料，才能達到理想的結果。

「強化學習」是一種機器學習模型，廣泛稱為「從做中學」。「代理程式」會藉由測試和錯誤 (意見回饋循環) 來學習執行定義的任務，直到出現在理想範圍內的效能。代理程式執行任務的情況良好時會獲得正面強化，並在表現不佳時得到負面強化。強化學習的其中一個例子，是訓練機器手臂拿起球。

AI 中常見的訓練模型類型是人工類神經網路，大致依據人類腦部設計的模型。

類神經網路是人工神經元系統 (有時稱為「感知器」)，是一種用於分類及分析資料的運算節點。資料會送入類神經網路的第一層，每個感知會做出決定，然後將相關資訊傳送到下一層中的多個節點。訓練模型超過三個層，稱為「深層類神經網路」或「深度學習」。有些現代類神經網路有成千上百層。最終感知器的輸出結果會完成為類神經網路設定的工作，例如分類物件或找出資料中的模式。

常見的人工類神經網路類型包括：

前饋類神經網路 (FF) 是最早期的類神經網路之一，資料會單向經過多層人工神經元，直到輸出完成為止。現代，大多數前饋類神經網路都被視為「深層前饋」，並含有多個層 (以及多個「隱藏」層)。前饋類神經網路通常會與名為「反向傳播」的錯誤校正演算法搭配使用，簡單來說，從類神經網路的結果開始，然後反向找出錯誤以改善類神經網路的準確度。許多簡單但強大的類神經網路都採用深層前饋。

循環類神經網路 (RNN) 與前饋類神經網路不同，差別在於這類神經網路通常會使用時間序列資料或序列相關的資料。與使用各網路節點權重的前饋類神經網路不同，循環類神經網路具備前一層事件的「記憶」，並會附加到目前層的輸出內容。例如，在執行自然語言處理時，RNN 可以「記住」句子中的其他字詞。RNN 通常用於語音辨識、翻譯和產生圖片說明文字。

長期/短期記憶 (LSTM) 是進階版 RNN，可利用記憶體「記住」前層發生的事情。RNN 與 LSTM 的差別在於，LSTM 能透過「記憶體儲存格」來記住前層發生的事情。LSTM 常用於語音辨識和預測。

「卷積類神經網路」(CNN) 包含一些現代人工智慧常見的類神經網路。CNN 通常用於圖片辨識，它會使用幾個不同的層 (先是卷積層，接著是池化層) 來篩選圖片的不同部分，然後在全連接層拼湊成完整圖片。早期的卷積層可能會先找出圖片的簡單特徵 (例如顏色和邊緣)，然後再尋找其他層中更複雜的特徵。

生成對抗網路 (GAN) 涉及兩個相互競爭的類神經網路，最終改善輸出內容的準確率。其中一個網路 (產生器) 會建立例子，由另一個網路 (辨別器) 嘗試證明為真或否。通常會使用 GAN 生成寫實的圖片，甚至是藝術。