如上圖所示，人工智能指的是整個領域，它包含了機器學習這個概念，而深度學習則又包含在機器學習的概念範疇當中。三個概念在時間順序上依次發展，逐漸細化和深入。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）：

人工智能的範圍是相當廣的，主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。所謂人類的智能就是能根據已有的信息結合過往的經驗邏輯去做判斷，然後用這個判斷去指導行動，再根據行動獲得的反饋去修正判斷，如此循環往復。

人工智能就是通過編程讓計算機擁有接近人類的智能。人工智能的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

機器學習(Machine Learning, ML)：

機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習是一種新的編程方式，它不需要人類來總結經驗、輸入邏輯，人類只需要把大量數據輸入給計算機，然後計算機就可以自己總結經驗歸納邏輯，這個過程就叫訓練，訓練過後得到一個模型，這個模型就可以用來代替人去做判斷了，訓練得比較好的模型甚至可以達到超過人類的判定準確度。

深度學習（Deep learn，DL）：

深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智能的領域範圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。

深度學習是機器學習的許多方法之一。其他方法包括決策樹學習、歸納邏輯編程、聚類、強化學習和貝葉斯網絡等。深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連。人工神經網絡（ANN）就是模擬大腦生物結構的算法。

神經網絡(ANN)：

神經網絡背後的基本理念就是在電腦內模擬（以一種簡化但較為可信的方式復制人腦機制）密集相連的腦細胞，從而人們可以讓電腦學習東西、識別模式、做出決定，就像人類一樣。神經網絡一個魅力之處就是，你不必為它編寫程序去學習人類的指令：它能完全自主學習，就像人腦一樣。

顯然，深度學習能夠實現更高的智能。人總能根據經驗從表現獲取的信息，即感知裏面抽象出更深層的認知。深度學習追求的正是這個目標。

以上就是四個經常出現的名詞的解釋啦，是不是對你理解起來有幫助呢。下面就會推薦些新鮮的課程給大家，都是人工智能領域的專家門嘔心瀝血的作品喲，下面就是2018年的第一個月給大家的新課啦。

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