1、从属关系啊。

2、从上往下的顺序是人工智能>机器学习>深度学习。

1、机器学习意思是就停留在课堂学习，老师讲完后就不再额外做题，或不复习当天所学深度学习是不仅课堂上认真学习且会认真复习、额外做题，思考自身在今天所学的疑问和不足。

1、机器学习意思是就停留在课堂学习，老师讲完后就不再额外做题，或不复习当天所学深度学习是不仅课堂上认真学习且会认真复习、额外做题，思考自身在今天所学的疑问和不足。

1、首先来看一下机器学习的概念，我们提供给电脑样例数据，电脑通过一定的模型自己学习出相应的规则，并且这些规则可以随着数据的输入不断调整。

2、而深度学习，则是一种十分有效的机器学习方法。

3、现在的深度学习主要指的是深度神经网络。

4、神经网络形式上就是一个分层的网络结构，它其实是对神经元链接形式上的一种模拟，并不是真正的去建立一个人脑一样的结构，因为大脑太复杂了，我们现有的对大脑的了解还远远不足以让我们模拟一个大脑出来。

5、所以它主要依赖的是数学，而不是神经科学。

6、深度学习使机器更加聪明，带给我们更加智能的服务。

7、比如说，通过视觉获取和处理图像、通过声音讲出语言是人类自然的与外界沟通的方式，但传统的计算机服务却无法从本质上读懂我们这些内容，当我们进行图像搜索或者向计算机发送某项指令时，我们需要预先在大脑中做一遍处理，将我们原本要表达的意思转化成计算机能够读懂的文本信息，然后手动输入到计算机并获得结果。

8、但在机器学习的帮助下，我们随意把一张图片丢给电脑就能返回结果，我们直接用语言就可以来命令计算机来为我们提供各种服务。

9、这里给想学习人工智能深度学习的同学，推荐一下中公教育的深度学习直播课。

10、课程由中科院自动化所人工智能专家倾力研发，将从实际的科研工程项目中，截取8个典型任务，带领学员体验系统架构设计、关键算法选取、核心模块开发、识别效果测试等实际项目建设的全流程，并重点掌握核心AI模块的开发环节，使学员在结业后能够直接上手从事技术岗位工作，无需二次熟悉。

11、同时中公教育深度学习课程技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，涵盖行业内75%技术要点，满足各类就业需求，助力跻身人工智能领域优秀人才。

1、有人说，人工智能(AI)是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。

2、这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。

3、今年早些时候，GoogleDeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。

4、在媒体描述DeepMind胜利的时候，将人工智能(AI)、机器学习(machinelearning)和深度学习(deeplearning)都用上了。

5、这三者在AlphaGo击败李世乭的过程中都起了作用，但它们说的并不是一回事。

6、今天我们就用简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

7、人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系如上图，人工智能是早出现的，也是大、外侧的同心圆。

8、其次是机器学习，稍晚一点。

9、内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

10、五十年代，人工智能曾一度被极为看好。

11、之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。

12、先是机器学习，然后是深度学习。

13、深度学习又是机器学习的子集。

14、深度学习造成了前所未有的巨大的影响。

15、|从概念的提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议(DartmouthConferences)，提出了“人工智能”的概念。

16、其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。

17、之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言。

18、或者被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。

19、坦白说，直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。

20、过去几年，尤其是2015年以来，人工智能开始大爆发。

21、很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。

22、当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流(大数据)的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。

23、让我们慢慢梳理一下计算机科学家们是如何将人工智能从早的一点点苗头，发展到能够支撑那些每天被数亿用户使用的应用的。

24、|人工智能(ArtificialIntelligence)——为机器赋予人的智能人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系早在1956年夏天那次会议，人工智能的先驱们就梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。

25、这就是我们现在所说的“强人工智能”(GeneralAI)。

26、这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知(甚至比人更多)，我们所有的理性，可以像我们一样思考。

27、人们在电影里也总是看到这样的机器、友好的，像星球大战中的C-3PO。

28、邪恶的，如终结者。

29、强人工智能现在还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。

30、我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”(NarrowAI)。

31、弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。

32、例如，Pinterest上的图像分类。

33、或者Facebook的人脸识别。

34、这些是弱人工智能在实践中的例子。

35、这些技术实现的是人类智能的一些具体的局部。

36、但它们是如何实现的？这种智能是从何而来？这就带我们来到同心圆的里面一层，机器学习。

37、|机器学习——一种实现人工智能的方法人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系机器学习基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

38、与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

39、机器学习直接来源于早期的人工智能领域。

40、传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习和贝叶斯网络等等。

41、众所周知，我们还没有实现强人工智能。

42、早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能。

43、机器学习成功的应用领域是计算机视觉，虽然也还是需要大量的手工编码来完成工作。

44、人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器，以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束。

45、写形状检测程序来判断检测对象是不是有八条边。

46、写分类器来识别字母“ST-O-P”。

47、使用以上这些手工编写的分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，判断图像是不是一个停止标志牌。

48、这个结果还算不错，但并不是那种能让人为之一振的成功。

49、特别是遇到云雾天，标志牌变得不是那么清晰可见，又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了。

50、这就是为什么前一段时间，计算机视觉的性能一直无法接近到人的能力。

51、它太僵化，太容易受环境条件的干扰。

52、随着时间的推进，学习算法的发展改变了一切。

53、|深度学习——一种实现机器学习的技术人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)是早期机器学习中的一个重要的算法，历经数十年风风雨雨。

54、神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。

55、但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。

56、例如，我们可以把一幅图像切分成图像块，输入到神经网络的第一层。

57、在第一层的每一个神经元都把数据传递到第二层。

58、第二层的神经元也是完成类似的工作，把数据传递到第三层，以此类推，直到后一层，然后生成结果。

59、每一个神经元都为它的输入分配权重，这个权重的正确与否与其执行的任务直接相关。

60、终的输出由这些权重加总来决定。

61、我们仍以停止(Stop)标志牌为例。

62、将一个停止标志牌图像的所有元素都打碎，然后用神经元进行“检查”、八边形的外形、救火车般的红颜色、鲜明突出的字母、交通标志的典型尺寸和静止不动运动特性等等。

63、神经网络的任务就是给出结论，它到底是不是一个停止标志牌。

64、神经网络会根据所有权重，给出一个经过深思熟虑的猜测——“概率向量”。

65、这个例子里，系统可能会给出这样的结果、86%可能是一个停止标志牌。

66、7%的可能是一个限速标志牌。

67、5%的可能是一个风筝挂在树上等等。

68、然后网络结构告知神经网络，它的结论是否正确。

69、即使是这个例子，也算是比较超前了。

70、直到前不久，神经网络也还是为人工智能圈所淡忘。

71、其实在人工智能出现的早期，神经网络就已经存在了，但神经网络对于“智能”的贡献微乎其微。

72、主要问题是，即使是基本的神经网络，也需要大量的运算。

73、神经网络算法的运算需求难以得到满足。

74、不过，还是有一些虔诚的研究团队，以多伦多大学的GeoffreyHinton为代表，坚持研究，实现了以超算为目标的并行算法的运行与概念证明。

75、但也直到GPU得到广泛应用，这些努力才见到成效。

76、我们回过头来看这个停止标志识别的例子。

77、神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。

78、它需要的，就是训练。

79、需要成百上千甚至几百万张图像来训练，直到神经元的输入的权值都被调制得十分精确，无论是否有雾，晴天还是雨天，每次都能得到正确的结果。

80、只有这个时候，我们才可以说神经网络成功地自学习到一个停止标志的样子。

81、或者在Facebook的应用里，神经网络自学习了你妈妈的脸。

82、又或者是2012年吴恩达(AndrewNg)教授在Google实现了神经网络学习到猫的样子等等。

83、吴教授的突破在于，把这些神经网络从基础上显著地增大了。

84、层数多，神经元也多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。

85、在吴教授这里，数据是一千万YouTube视频中的图像。

86、吴教授为深度学习(deeplearning)加入了“深度”(deep)。

87、这里的“深度”就是说神经网络中众多的层。

88、现在，经过深度学习训练的图像识别，在一些场景中甚至可以比人做得更好、从识别猫，到辨别血液中癌症的早期成分，到识别核磁共振成像中的肿瘤。

89、Google的AlphaGo先是学会了如何下围棋，然后与它自己下棋训练。

90、它训练自己神经网络的方法，就是不断地与自己下棋，反复地下，永不停歇。

91、|深度学习，给人工智能以璀璨的未来深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。

92、深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。

93、无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

94、人工智能就在现在，就在明天。

95、有了深度学习，人工智能甚至可以达到我们畅想的科幻小说一般。

96、你的C-3PO我拿走了，你有你的终结者就好了。

1、机器学习基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

1、机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，它们的基本思想是通过让机器模拟人类的学习过程，从而让机器能够自动地完成一些任务，例如分类、聚类、预测等。

2、机器学习是一种让计算机通过数据学习如何完成任务的方法。

3、它通过从数据中学习规律和模式，然后用这些规律和模式来预测新的数据。

4、机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

5、深度学习是机器学习的一种，它利用神经网络模型进行学习。

6、与传统的机器学习方法相比，深度学习模型通常具有更多的层和更多的神经元，可以处理更复杂的数据和任务。

7、深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。

8、机器学习和深度学习的联系是深度学习是机器学习的一种特殊形式。

9、深度学习利用神经网络进行学习，而神经网络的基础是机器学习中的模型，如感知机、逻辑回归等。

10、深度学习通常使用大量的标记数据进行训练，而机器学习方法可以使用监督、半监督和无监督等不同的方式进行训练。

11、此外，深度学习与机器学习都需要进行数据预处理、特征提取等步骤。

12、机器学习和深度学习的区别在于深度学习是一种特殊的机器学习方法，它利用深层神经网络模型进行学习，可以处理更复杂的数据和任务。

13、而传统的机器学习方法更侧重于特征提取、模型选择等方面。

14、此外，深度学习通常需要更多的计算资源和更大的数据集进行训练，而机器学习方法在一定程度上可以通过优化算法和特征提取等方式提高性能。

1、机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支，它们的基本思想是通过让机器模拟人类的学习过程，从而让机器能够自动地完成一些任务，例如分类、聚类、预测等。

1、2016年3月9日，谷歌的超级计算机AlphaGo开始迎战韩国的围棋选手李世石，并且于当日下午的时候取得了0的小分优势。