Predikce v AI znamená odhad budoucích hodnot nebo chování na základě historických dat. Model se učí z minulých vzorců a na jejich základě předpovídá například pravděpodobnost nákupu, vývoj cen, nebo klasifikaci obrázků. Predikce je jádrem mnoha AI aplikací – od personalizace přes prediktivní údržbu až po finanční analýzy.

Perceptron je jednoduchý model neuronové sítě, který vznikl v 50. letech a slouží jako základní stavební kámen neuronových sítí. Má jednu vrstvu a umí se naučit lineární rozhodovací hranici mezi dvěma třídami. Přestože je dnes perceptron překonán složitějšími architekturami, historicky sehrál důležitou roli v rozvoji umělé inteligence.

Rozpoznávání vzorů je schopnost systému identifikovat opakující se struktury, tvary nebo informace v datech. Může jít o detekci textu na obrázku, zvuku v řeči, ale i trendů v datech. V AI se tento přístup používá napříč oblastmi – od počítačového vidění po analýzu dat nebo biometrické systémy. Je základním stavebním kamenem strojového učení.