“決策樹學習演算法，根據資料的屬性採用樹狀結構建立決策模型，用來解決分類和迴歸問題，包含分類及迴歸樹，隨機森林，梯度推進等等演算法。”
“基於核的演算法，把輸入的資料對映到一個向量空間，在向量空間裡，很多問題能夠更容易解決，包括支援向量，徑向基函式，線性判別分析等等演算法。”
“聚類演算法，按照中心點或者分層的方式，對輸入資料進行歸併，其中最主要的是期望最大化演算法。”
“關聯規則學習演算法，透過尋找最能夠解釋資料變數之間關係的規則，來找出大量多後設資料集中有用的關聯規則。”
“人工神經網路演算法，模擬生物神經網路的模式匹配演算法，這是機器學習的一個龐大的分支，有幾百上千種演算法，感知器神經網路，反向傳遞演算法等等。”
“深度學習演算法，是人工神經網路演算法的一種，算是對人工神經網路的發展，試圖建立大得多，也複雜得多的神經網路。”
“可以分為監督式和半監督式學習演算法，用來處理存在少量未標識資料的大資料集，包含卷積網路，堆疊式自動編碼等等。”
“降低維度演算法，用來分析資料的內在結構，高維資料的視覺化，簡化資料以便監督式學習使用，有主成份分析，偏最小二乘迴歸，多維尺度，投影追蹤等等演算法。”
“除了這些，比較重要的，還有，資料壓縮演算法，整合演算法，堆疊泛化演算法，平均單依賴估計演算法，合併查詢演算法，奇異值分解演算法，公鑰加密演算法，強化學習演算法，梯度下降演算法，離散微分演算法，動態規劃演算法，分支界定演算法，等等等等。”
陸羽一口氣說了大量人工智慧需要運用到的演算法：
“這些還是比較重要的演算法分類，每類演算法都包含多種演算法。”
“說了這麼多，還只是人工智慧本身，而基於它開發的實際應用，更是數不勝數。”
“現在，你覺得我們這個團隊，人還多嗎？”
葛雲聰以前雖然也瞭解過人工智慧，但沒有陸羽瞭解的這麼詳盡，聽陸羽說完，感覺他隨時都能開發出一個人工智慧的樣子。
有些呆滯的搖頭：“不多，一點都不多。”
陸羽：“所以，做好準備吧，一旦我們正式開始開發人工智慧，就不是短時間能完成的事情。”
葛雲聰問出疑惑：“陸總，我怎麼感覺，如果硬體條件達標，你很有把握搞出真正的人工智慧啊？”
陸羽臉色一肅，表情鄭重，眼神犀利，語氣深沉：
“看過電視劇吧，你知道的，太多了。”
葛雲聰嚥了咽發乾的喉嚨：
“陸…陸總，你別嚇我，雲漢科技就是我的家，我愛我家，真的！”
陸羽也只是跟葛雲聰開個玩笑，沒想到葛雲聰是這種反應，哈哈笑了起來：
“放心，跟你開個玩笑。”
葛雲聰猶不放心：“真的只是開玩笑？”
陸羽無語：“你是不是電影看多了？再說了，還真正的人工智慧，賈維斯要不要？沒有量子計算機和量子晶片，都是空談。”
葛雲聰半信半疑：“真的？”
陸羽：“你自己不是研究過嗎？”
葛雲聰：“現在誕生不了真正的人工智慧，這話以前我是相信的。”
“但陸總你剛才這麼一說，又那麼自信滿滿，以你的技術，我不知道該不該繼續相信。”
陸羽：“我說我能開發出來，你相信？”
葛雲聰：“相信。”
