情報工学

機械学習とは、統計的および確率的手法を用いて、コンピュータが明示的にプログラムされることなくデータから「学習」できるようにする分野である。^{[ 12 ]}データサイエンスとは、機械学習を応用してデータから知識を抽出することである。

機械学習のサブ分野には、深層学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、半教師あり学習、アクティブラーニングなどがある。

因果推論は、情報工学におけるもう一つの関連要素である。

制御理論とは、（連続的な）動的システムの制御を指し、遅延、オーバーシュート、不安定性を回避することを目的としています。^{[ 13 ]}情報エンジニアは、制御システムや回路の物理的な設計（これは電気工学の範疇に入ることが多い）よりも、制御理論に重点を置く傾向があります。

制御理論の分野には、古典制御、最適制御、非線形制御などがある。

信号処理とは、画像、音、電気信号、生物学的信号など、さまざまな形態をとる信号の生成、分析、および使用を指します。 ^{[ 14 ]}

情報理論は、情報の分析、伝送、および保存を研究する分野である。情報理論の主要な下位分野には、符号化とデータ圧縮が含まれる。^{[ 15 ]}

コンピュータビジョンは、コンピュータが画像や動画データを高度なレベルで理解できるようにする分野です。^{[ 16 ]}

自然言語処理とは、コンピュータが人間の（自然）言語を高度なレベルで理解できるようにすることです。これは通常テキストを意味しますが、音声処理や音声認識も含まれることがよくあります。^{[ 17 ]}

バイオインフォマティクスは、生物学的データの分析、処理、および利用を扱う分野です。^{[ 18 ]}これは通常、ゲノミクスやプロテオミクスなどのトピックを意味し、医療画像処理も含まれる場合があります。

ケモインフォマティクスは、化学データの分析、処理、および利用を扱う分野である。^{[ 19 ]}

情報工学におけるロボット工学は、主にロボットを制御するために使用されるアルゴリズムとコンピュータ プログラムに焦点を当てています。そのため、情報工学は自律型、移動型、または確率的なロボットに重点を置く傾向があります。^{[ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]}情報エンジニアが研究する主なサブフィールドには、制御、知覚、SLAM、およびモーション プランニングが含まれます。^{[ 20 ] [ 21 ]}