Konvolutsiooniline närvivõrk (CNN) on närvivõrgu arhitektuur, mis sobib eriti hästi pildiandmete jaoks. See skaneerib sisendit väikeste filtritega, tuvastades esimestes kihtides lihtsaid tunnuseid, nagu servad, ja sügavamates kihtides keerukamaid kujundeid. CNN-id kujundasid pildituvastust palju aastaid ja neid kasutatakse näiteks defektide leidmiseks tootefotodel või meditsiinilises pildianalüüsis.
Süvaõpe on masinõppe haru, mis kasutab paljude kihtidega tehisnärvivõrke. Sellised võrgud õpivad suurtest andmehulkadest ise, millised tunnused on olulised – piltidel servadest, tekstides tähenduslike seosteni. Süvaõpe on tänapäevaste keelemudelite, pildituvastuse, kõnetuvastuse ja masintõlke aluseks ning vajab tavaliselt märkimisväärset arvutusvõimsust ja treeningandmeid.
Masinnägemine on TI valdkond, kus arvutid tõlgendavad pilte ja videot. Tüüpilised ülesanded on objektide tuvastamine ja asukoha määramine, piltidel oleva teksti lugemine ja detailide mõõtmine. Tehnoloogiat kasutatakse näiteks tootmise kvaliteedikontrollis, juhiabisüsteemides, logistikas ja meditsiinilises kuvamises.
Pildituvastus on masinnägemise valdkond, kus tarkvara tuvastab, mida pilt kujutab – objekte, inimesi, teksti, logosid või stseene. Tavaliselt põhineb see närvivõrkudel, mida on treenitud suurel hulgal märgendatud piltidel. Rakendused ulatuvad tootmise kvaliteedikontrollist ja tootefotode sorteerimisest kuni meditsiinilise kuvamise toetamiseni. Inimesi kujutavate piltide puhul nõuavad andmekaitse ja võimalik kallutatus erilist tähelepanu.
Tehisnärvivõrgud (artificial neural networks, ANN) on arvutusmudelid, mis koosnevad paljudest ühendatud üksustest („neuronitest“), mis on paigutatud kihtidesse ja töötlevad sisendeid kaalutud ühenduste kaudu. Treenimise käigus kohandatakse kaalusid samm-sammult näidete põhjal, tavaliselt tagasilevi (backpropagation) abil. ANN-id on süvaõppe alus ja annavad jõudu pildituvastusele, kõnetuvastusele ning suurtele keelemudelitele. Hoolimata bioloogilisest eeskujust töötavad need palju lihtsamalt kui inimese aju.
