人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

B3log 是一个开源组织，名字来源于“Bulletin Board Blog”缩写，目标是将独立博客与论坛结合，形成一种新的网络社区体验，详细请看 B3log 构思。目前 B3log 已经开源了多款产品： [Solo] 、 [Sym] 、 [Wide] 。

推荐系统是个复杂的系统工程，依赖数据、架构、算法、人机交互等环节的有机结合，是数据挖掘技术、信息检索技术、计算统计学等悠久学科的智慧结晶，也关联到认知科学、预测理论、营销学等相关学科。

搜索系统

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称 CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称 DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。

Sym 是一个用 [Java] 实现的现代化社区（论坛 / 社交网络 / 博客）平台，“下一代的社区系统，为未来而构建”。

自然语言处理

Solo 是目前 GitHub 上关注度最高的 Java 开源博客系统。

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TensorFlow 是谷歌基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，Tensor（张量）意味着 N 维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。

神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。