深度学习和人工智能，

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习和人工智能的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习和人工智能的解答，让我们一起看看吧。

深度学习，机器学习，人工智能三者有什么关系？

总体来说，三者是包含关系。人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。

它们的发展关系正好是相反的。先有了深度学习，慢慢发展到机器学习，然后又有了人工智能的兴起。

人工智能分为人工和智能两个方面。人工就是字面意思由人类创造的。智能就是有智慧，不是人却能拥有类似人的思考能力。主要是指由人类创造的一种能模拟人类意识，思维方式的智能机器。目前主要有语音识别，图像识别，机器人，语言处理等方面。

这里说下自己的想法，我认为现在所谓的人工智能都是伪智能。现在的语音控制，专门的机器人，都是按照人设定的算法进行大数据分析得出来结果。根本没有人的思考过程。机器接收的信息一旦偏离了算法的设定，它就是傻子一样了。

对于机器学习，前边说了智能的前提是大数据。数据可以从网络搜索，人为输入等渠道获得。获得数据后计算机通过算法分析数据，得出结果。这个过程就是机器学习。算法就是对人类学习思考过程的模拟，比如人工神经网络，其中涉及很多数学知识。

深度学习就源于人工神经网络的研究，它是一种分析数据的算法。

人工智能：

可以这么说知道学习并不断进步的机器叫做人工智能系统，用电脑来实现类似人的智能，人工智能的核心在于智能，智能是一个很复杂的定义，学习是获取智能的核心手段并且不断进步就可以说拥有一定的智能。人工智能的一个途径就是让机器具有学习能力；

机器学习：

机器学习是人工智能的一大部分，通过输入大量的数据丰富的经验然后归纳总结得到一定的规律并用这个规律去指导和决策未来；历史数据->模型（规律）->预测；这个的关键就是模型的训练训练模型；整个模型训练代码其实可以分为三部分， 第一部分主要是一些有用的模块的导入，第二部分就是定义和构建模型，第三部分应该是利用监督学习得到更好的数据。

深度学习：

让机器自己去选取合适的特征来完成特征提取然后进行分类这就是深度学习，详细的说是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。用的比较多的是卷积神经网络，用于图像识别，卷积主要是通过不同的卷积核提取不同的特征，规模越大可处理的题目就可以越复杂

我学机器学习的时候有人问过这个问题。

其实他们就是包含和被包含关系。

人工智能 > 机器学习 > 深度学习

机器学习只是人工智能里的一种，同样深度学习也是机器学习的一种。

深度学习是什么？和人工智能的区别？

什么是深度学习：

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。

深度学习和人工智能的关系

深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

深度学习首先是一种机器学习。深度学习的基础，叫做神经网络，这本身就是一种机器学习算法。近年来，随着深度学习的火热和深入人心，人们渐渐将这一概念独立出来，由此有了深度学习和传统机器学习的区分。而机器学习是人工智能领域的一个分支。三者关系如下图所示。

从本质上说，深度学习是网络模仿人类大脑的连通性，对数据集进行分类，并发现它们之间的相关性。

和人工智能不同的是，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。简单来说机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。最近中公教育在出这个课程学习，他们课程和中科院自动化研究所合作的，这个也是中公老师给我朋友说的，我正好跟我朋友在一起也有所了解，你要是有这方面的兴趣可以去中公教育IT的官网了解，我朋友之前在哪里学的，他们教学质量还是可以保障的。

深度学习：现年模式Ai人工智能人工智能领域研究报告深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法： (1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。 (2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。 (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。深度学习和人工智能的关系深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

如何评价“人工智能是未来但是深度学习不是”这句话？

这是一个非常有意思的问题，我从科研的角度来说说个人的看法。

首先，科研本身就是一个证伪的过程，所以任何今天看似自洽且有前景的研究方向，未来都大概率会被颠覆和取代。

深度学习刚出现的时候，很多人工智能领域的专家都以为深度学习就是人工智能的希望，甚至有不少人工智能领域的资深研究者都以为找到了人工智能的终极答案，但是今天看来，深度学习也仅仅是一把打开人工智能大门的钥匙而已。

虽然如此，这也并不能否定之前众多研究者的研究价值，他们的经历让今天的研究者少走了很多弯路，而且也奠定了一个扎实的基础。

作为一名科研工作者，我认为深度学习本身的创新空间依然非常巨大，在今天还没有完全发挥出深度学习潜力的情况下，就认为深度学习没有未来，这种说法对于刚进入人工智能领域的同学会产生一定的负面影响。

不能否认，深度学习领域当前确实面临的问题非常多，但是从应用的角度来说，目前产业领域的专家比较关心的核心问题之一就是“可解释性”，如果深度学习能够在可解释性方面有所突破的话，对于深度学习的落地应用会产生非常积极的影响。

当前在谈到深度学习的时候，更多科研工作者的研究方向开始有所“回归”，这种回归可以理解为让人工智能更具“人性”，可解释性就是一个典型的代表，这与早期并不注重可解释的现象形成了一个较为明显的变化。

在大规模训练模型已经取得了优异成绩的背景下，目前深度学习还存在一个速度问题，这也是制约深度学习落地应用的重要障碍之一，所以目前产业领域的创新者也在这个领域寻求突破，比如LDM就是一个比较有潜力的方向。

总体上来说，目前深度学习领域可以做的事情还很多，深度学习也把人工智能领域的研究推向了一个新的阶段，相信深度学习会大概率把很多人工智能技术落地到实际的应用场景下，这本身就是一种巨大的进步。

目前我跟一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，其中有大量的科研活动跟深度学习相关，感兴趣的同学可以联系我申请参加，相信一定会有所收获。

最后，如果有人工智能领域的问题，欢迎与我交流。

深度学习在人工智能领域重要吗？

AI技术强势落地的行业有哪些

强大的技术需要结合行业产业落地才能实现真正的价值。

那么深度学习所支撑的AI技术，具体根植于哪些行业当中？又有哪些行业通过AI技术，能够焕发新的活力？

1、汽车行业
从2017年开始”无人车”的概念经常出没于大众视野之中。

所谓的“无人车“其实是汽车实现了自动驾驶。根据国际惯例，目前针对汽车自动驾驶级别划分5个等级(Level) 从L1-L3级别的汽车已经实现量产，仍然需要人类驾驶。而L4以上才是真的实现了高度自动驾驶。目前，国内外科技公司争相研发L4自动驾驶系统，这其中具体使用到如下方面的人工智能技术：

语音识别与合成：自动驾驶的车需要针对人类指令做出反应，理解并执行，这个过程中语音识别就非常重要；而在听到指令后，通过AI合成语音来回复驾驶员，就使用了语音合成技术。

NLP-自然语言处理：但是只是语音技术还不够，理解指令才能对应做出操作。而理解指令、控制车辆，包括输出回复内容，都是自然语言处理技术的工作范围。

图像识别：自动驾驶车辆需要通过图像，对于行驶路况进行判别、寻找到合适的路径，尤其是行人/障碍物的判断。这其中就需要图像识别技术来支撑，对底层算法的精准度、反应速度要求是极高的。

如果说AI各项技术是漫威中的无限宝石，那么自动驾驶系统可以说是灭霸那只无限手套——集齐各种AI技术于一身！即将带来翻天覆地的变化！

2、医疗影像

近期AI技术赋能医疗同样相当火爆。国家政策也明确扶持这个行业方向。目前国内可以实现部分癌症AI筛查系统，而国外则有诸如OsteoDetect骨折检测辅助软件系统出现。医疗保健AI技术可以有效解决当前公共医疗资源分配不均的问题，也能提供医生更精密的判断依据。这其中图像识别的AI技术至关重要。

图像识别：以骨折检测系统为例，以往是通过二维X光片定位病患的病变位置，而借助系统，可以分析二维X射线图像中骨折情况，并且标记骨折位置便于医生进行进一步的检测。这就能够有效提升诊断准确率，提升治疗效率。

3、新零售行业
新零售也是最近很火的一个概念。新零售中的布货环节与支付环节都会运用AI技术。前者尤其针对生鲜这种保质期短的货品，能够精准控制进货量；后者则是采用人脸支付技术，让消费者快捷支付。

智能预测：通过深度学习技术对生鲜进货量进行预测，降低商品报损率的同时，节省店铺订货人力与时间成本，有效提升店铺利润。PaddlePaddle曾用这个技术帮助大型零售商店每年节省百万报损。

人脸支付：通过机器检测人脸并匹配账户信息，联动付款即可实现“刷脸支付”。这一支付手段进一步节省了用户的时间，提升了结账效率。

需要注意的是，整个新零售行业中，支付领域竞争极为激烈，如果想在人脸支付中胜出，如下方面必须强势：1） 技术能力：技术过硬，算法精准，以最强大脑中“小度机器人”的双胞胎照片精准分辨的水平。

2）账号体系互通能力：如果同一家零售企业内有不同的销售平台，用户账号固定的情况下，需要彼此之间信息互通，这样用户便利程度最大化，进而促进客单量上升。

3）系统防御能力：人脸识别技术需要能够防住各种打印照片、人脸视频攻击，尽可能控制风险，减少出现信息被窃财产损失的可能。

4、工业生产
现代化工业生产需要依靠实现更精准的分类分拣，以便后续生产环节使用。

日本在此方面先行一步，通过把工程师的经验转化为深度学习算法，进行工程岩体的分类，准确率与人工齐平，效率大幅提升。

同样，在中国也有开发者成功使用PaddlePaddle帮助平谷桃商进行桃子分拣，极大提升分装效率，节省分拣成本。这其中运用到了深度学习图像分类模型，输入样本图片，通过训练产出模型，高效分拣的同时，降低了人工工作可能由于疲惫带来的错误率。

AI技术方向以及对应工程师分布

如上所述，我们已经了解到最近比较火的AI技术方向了：
1）图像识别：利用计算机对图像进行处理、分析和理解，识别不同模式的目标和对像的技术。
2）人脸识别：基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
3）语音识别：让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。
4）语音合成：是通过机械的、电子的方法产生人造语音。
5）NLP自然语言理解：一种本体辅助的自然语言句子编程方式。

这些方向需要哪种深度学习工程师呢？集中在如下几类

1）算法工程师：需要对于数理模型理解深入，在此基础上研发。比如以NLP机器学习算法工程师为例，需要负责意图理解、槽位解析、多轮查询理解等核心算法进行研发，需要熟悉机器学习基础理论和常用算法，有2年以上相关项目经验、有深度学习经验。
2）后端工程师：负责让算法模型工程化，更紧密的结合产品，发挥作用。
3）前端工程师：负责 Web端功能设计、开发和实现，与一般的前端不同，深度学习的前端也需要了解AI领域，技能点要求更多。

特别要注意的是，对于算法工程师，不同的AI技术方向会做不同的算法能力要求。具体而言，语音识别、语音合成和NLP自然语言处理、图像处理等方向，都需要对各自领域进行专、精、深的学习和挖掘。

可能值得投入的深度学习行业方向

了解深度学习在AI技术中的应用，又了解了AI技术以及落地的行业，对于具体要选择哪个方向，根据目前每个技术方向的发展程度，参考如下：

1）人脸识别：配合新零售，未来人脸识别也将覆盖到更多场景。与此同时，人脸识别技术虽然早在上个世纪就已经出现，但是仍然有不小的想象空间，可预见的应用场景会越来越广泛，技术也会精益求精！

2）NLP自然语言理解：当前AI技术在识别人类话语后，如何可以实现有效的人机交互，并且机器如何能够高度还原人类语言状态，还是处于不断探索和试验阶段。什么时候AI能够真的写出一本节奏紧凑感情丰富的小说呢？非常值得加入一起探索！

3）语音合成：语音合成目前已经进入参数技术时代，但是训练一个模型需要的数据量仍然很大，对于个人的个性化语音合成，录音、数据处理、运算等方面要求还是很高。未来是否能做到真的任意一手机，三句话就可以合成自己的声音，用自己的声音给自己读小说？也是个值得想象的领域呢！

到此，以上就是小编对于深度学习和人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习和人工智能的4点解答对大家有用。