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人工智能專業涉及到的子領域十分廣泛，按照研究領域劃分，主要包括機器學習、數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等等，除去這些主流方向，一切與智能相關的研究方向都可以成為人工智能或其他智能類專業的研究范疇。
機器學習是發展歷史最悠久、最全面的人工智能研究方向，其發展歷史十分悠久。最早期的機器學習主要以實現邏輯推理為主，相對較為簡單；進入上世紀70年代，機器學習進入了知識期，人們開始嘗試“教授”機器去學習新知識。
早期機器學習的思想以“連接主義”為主，即通過神經元連接(類似人類神經的基本結構)的方式構建機器學習模型，如感知機；后來“符號主義”興起，基于符號邏輯與運算來實現機器學習，如決策樹；上世紀90年代，統計學習迅速發展，產生基于概率統計基礎的機器學習模型，如支持向量機。
隨著神經網絡的發展，“連接主義”卷土重來，連接層的深度發展形成了深度學習，產生了BP神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡等很多變種，而后在這些基礎上又誕生了embedding、注意力機制、transformer、informer等前沿方法模型；近幾年，強化學習異軍突起，通過無監督的自主學習實現對于優化策略的探索，在游戲博弈領域大放異彩。機器學習的基礎也是后續大部分人工智能研究的重要工具。
數據挖掘領域也是近年來的一大研究熱點，其主要研究內容為分析大數據內容，探索從數據中挖掘信息的理論、方法、技術和應用等，子領域包括數據預處理、距離與相似度、聚類分析、數據分類、數據流挖掘、文本數據挖掘、時間序列數據挖掘、離散序列挖掘、空間數據挖掘、圖數據挖掘、網絡數據挖掘、社交網絡分析和隱私保護數據挖掘等等，數據挖掘的強實用性價值使之在近年來得到了廣泛的應用。
計算機視覺是研究如何讓機器“看”的方向，及通過計算機對圖像進行處理和學習，其專業基礎是計算機圖形學，相關研究方向包括圖像處理、模式識別、圖像理解、圖像生成等等，近年來火熱的人臉識別、AI摳圖就是計算機視覺領域應用的成功范例。
自然語言處理主要研究的是計算機對人類自然語言的處理、學習、理解、生成等內容，除了計算機以外還涉及到語言學、邏輯學等跨領域內容，常見應用包括機器翻譯、人機對話、文本分類等等；語音識別作為一個與自然語言處理緊密相關的子領域，在相關研究的基礎上，還引入了聲音識別的獨特研究內容。
對于人工智能專業研究的多個領域，盡管它們的側重點多有不同，但它們也有許多共性。當前的人工智能的研究主要是數據驅動的，即需要大量的數據集作為人工智能模型的訓練基礎。因此，如何獲取充足有效的數據也成為了相關研究開展的重要基礎。
人工智能適用于大規模數據處理的問題。對這類問題，傳統優化計算的理論方法精確度高但計算效率低，往往需要天量的時間和空間進行計算分析，而人工智能方法在這方面具有顯著優勢，可以在短時間內得到相對理想的結果。
當前人工智能發展的理論基礎薄弱，大量的人工智能模型創新都是領先于理論進步的，相關技術模型的可解釋性差、計算過程等同于“黑箱”，結果準確性和對數據變化的穩定性低，在實際應用上還存在一些困難。
