1. 深度学习和神经网络：深度学习是机器学习中的一个子领域，指的是利用多层神经网络进行特色学习和模式识别。
深度学习在图像识别、语音识别、自然措辞处理等领域取得了显著的成果。

2. 循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，它可以对序列中的每个元素进行加权求和，并利用激活函数产生输出。
RNN 在自然措辞处理等领域有广泛运用，例如措辞建模、文本分类、情绪剖析等。

3. 是非时影象网络（LSTM）：是非时影象网络是循环神经网络的一种变体，它通过引入门控机制来办理传统循环神经网络在处理长序列时的梯度消逝和梯度爆炸问题。
LSTM 在语音识别、文本分类、情绪剖析等任务中具有精良的性能。

4. 把稳力机制：把稳力机制是一种用于加强模型对主要信息的关注度的机制。
在自然措辞处理等领域，把稳力机制可以用于加强模型对关键信息的关注度，从而提高模型的性能。

5. 天生对抗网络（GAN）：天生对抗网络是一种天生式模型，它通过天生器和判别器的相互博弈来学习数据分布。
GAN 在图像天生、数据增强、迁移学习等领域有广泛运用。

6. 转换器（Transformer）：转换器是一种用于序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）任务的神经网络模型，它采取了自把稳力机制来捕捉序列中的长间隔依赖关系。
转换器在机器翻译、文本择要等任务中具有精良的性能。

7. 自然措辞天生（NLG）：自然措辞天生是指利用打算机天生自然措辞文本的任务。
自然措辞天生可以在机器翻译、自动择要、谈天机器人等领域得到运用。

8. 自然措辞理解（NLU）：自然措辞理解是指使打算性能理解和解释人类措辞的任务。
自然措辞理解可以在情绪剖析、机器阅读理解、语音识别等领域得到运用。

这些知识可以帮助您更好地理解人工智能、自然措辞处理和机器学习等领域的基本观点和技能方法。
要更深入地理解这些领域，您可以阅读干系教材、论文和教程，并考试测验实现一些实际项目。