自然语言处理：

深度学习在处理语音识别、情感分析、文本生成、问答系统等自然语言处理问题上表现出强大的能力。

计算机视觉：

深度学习已被广泛应用于目标检测、图像分割、人脸识别、3D物体重建等计算机视觉任务。

在上述分类中，任务类型往往不是完全相互独立的，而是有大量的交叉和融合。某些任务可能涵盖多个类型的元素，同时使用不同类型的技术来解决问题。比如chat-GPT需要理解用户的输入（自然语言处理），然后生成合适的响应（Seq2Seq预测），又比如自动驾驶系统需要使用到计算机视觉技术进行路面检测、行人检测等，同时还要通过强化学习来优化决策策略，以确保安全和有效地驾驶。如此种种，不一而足。