算法在人工智能（AI）领域非常重要，我们需要把实际问题抽象成数学问题，再让机器对数学问题进行求解。而算法的选择直接导致了能否解决问题，以及以多少成本解决问题。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型。它通过卷积层自动提取特征，大大减少了模型参数数量，提高了训练效率和泛化能力。
机器学习(Machine Learning)是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。
Attention机制是深度学习中的一种强大技术，它允许模型关注输入序列的特定部分，类似于人类的注意力机制。这种机制在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大成功，是Transformer架构的核心组成部分。
决策树(Decision Tree)是一种基本的分类与回归方法，它通过对特征空间进行递归划分来构建决策模型。决策树模型具有可解释性强、计算效率高等优点，同时也是随机森林、梯度提升等集成学习方法的基础。
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)由生成器和判别器两个神经网络组成，通过对抗训练的方式学习数据分布。GAN在图像生成、风格迁移、数据增强等领域取得了令人瞩目的成果，是近年来深度学习领域的重要突破之一。
强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个分支，它关注智能体(agent)如何在环境中采取一系列行动，以最大化累积奖励。强化学习在机器人控制、游戏、自动驾驶等领域有广泛应用，AlphaGo就是强化学习的典型代表。
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)，能够学习长期依赖关系。LSTM通过门控机制解决了传统RNN的梯度消失问题，在处理序列数据（如语音、文本）方面表现出色。