自然语言处理( Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的重要研究方向，是一门集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉学科，它包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面，研究内容包括字、词、短语、句子、段落和篇章等多种层次，是机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。它在使机器理解、解释并生成人类语言，实现人机之间有效沟通，使计算机能够执行语言翻译、情感分析、文本摘要等任务。

自然语言认知和理解是让计算机把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 自然语言处理的任务包括研制表示语言能力和语言应用的模型,建立计算框架来实现并完善语言模型根据语言模型设计各种实用系统及探讨这些系统的评测技术。

就业方向涉及机器翻译、语音识别与语音合成、情感分析、信息检索与问答系统、聊天机器人与虚拟助手、法律与医疗领域、社交媒体监控与新闻分析、文本摘要与自动写作、多模态NLP;未来将成为自然语言生成工程师、机器翻译工程师、句法分析工程师、语义分析工程师、NLP算法工程师、大模型算法工程师等

计算机视觉(Computer Vision，CV)是人工智能的核心分支之一 ，致力于通过算法和技术使机器能够 “ 看懂 ” 图像或视频内容，并从中提取有价值的信息。其核心功能包括图像识别、目标检测、场景理解等，广泛应用于医疗、交通、工业等领域。

计算机视觉的核心任务围绕图像数据的解析展开。例如，图像分类通过卷积神经网络(CNN)判断图像类别(如识别猫或狗)；目标检测则需定位图像中特定物体的位置(如自动驾驶中识别行人)；图像分割进一步将图像划分为多个区域，用于医疗影像中器官的精确划分。此外，OCR文字识别可将图片中的文字转换为可编辑文本，而三维重建技术能通过二维图像还原物体立体结构。