深度学习与人工智能，

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习与人工智能的问题，于是小编就整理了1个相关介绍深度学习与人工智能的解答，让我们一起看看吧。

什么是深度学习，跟人工智能有关系吗？

深度学习的概念来源于人工神经网络，由于2010年之前人工神经网络的发展并不平顺，时而火热，时而跌入低谷。很大的原因是计算机的计算性能还是太低。

2012年的时候，加拿大多伦多大学的Hinton教授的学生利用神经网络在cv（计算机视觉）领域的大赛ImageNet上取得了第一名的成绩，而且评价指标比第二名高了将近10%，这一突破再一次将神经网络带到了研究者的视野之中。而且这次的神经网络相较于之前的神经网络层数更深，因此便被成为深度学习。

从2012年后，随着计算机性能的大幅提升，GPU、TPU的出现，数据规模的增加，使得深度学习训练出来的模型的性能越来越好，因此现在深度学习正在如火如荼的发展着。

谈及人工智能，英文简称AI，它是计算机科学的一个分支，它是一个很大的概念了，下面包含很多的方向，包括机器学习，数据挖掘等等，其实深度学习也属于机器学习的范围，但由于深度学习的效果比以往的机器学习方法效果好很多，所以现在的很多方向都采用深度学习的方法，而且还取得了目前为止比较好的效果。

总结来说，深度学习是方法，人工智能是应用。现有的人工智能的应用大部分都是采用深度学习的方法做的，而且还都取得了不错的结果。

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目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、深度学习、人工智能之间的关系也容易被混淆。

1、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究如何让计算机或软件有智能行为的一个学术领域，也就是研究对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能所涉及的范围甚广，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

2、机器学习

机器学习(Machine Learning，ML)是计算机科学和统计学的交叉学科，通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归、K均值、决策树、随机森林、PCA(主成分分析)、SVM(支持向量机)以及ANN(人工神经网络)。

3、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，数据挖掘找的是一个模式，一个规则。

之所以经常将机器学习、数据挖掘合在一起讲，是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。不过，数据挖掘是一个很宽泛的概念，两者不能画上等号。

4、深度学习

深度学习本身是机器学习中的神经网络算法的衍生，在图像、语音等的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

5、总结

（1）机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。

（2）数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术,两者是相互促进的。

（3）机器学习为人工智能和数据挖掘提供了底层的技术支撑。

（4）深度学习是机器学习一类比较火的算法，本质上还是原来的神经网络。

深度学习是人工智能的子集，是实现人工智能的一种算法。还有其他方法可以实现人工智能，比如统计学习，专家系统或者未来尚待人类发明的算法。

深度学习是指利用深度神经网络学习特定分布（概率论理念）从而实现人工智能。深度神经网络是相对简单感知机而言的。一般的感知机只有两三层，输入量也比较少。而深度神经网络的层数多，输入量多。

深度神经网络早在三四十年前就被提出来了，只是受限于当时硬件计算能力，难以实现。近十年来受益于GPU运算能力的提高，还有市场对图像处理、文字和音频处理的需求，深度学习才成为研究热门。

说到人工智能，许多人就会想到机器学习、神经网络或者深度学习。这几个概念有联系但也有区别。

人工智能（Artificial Intelligence）

所谓人工智能，就是计算机可以像人类一样完成工作，比如现在市面上看到的无人驾驶汽车。人工智能还可以让人们的生活变得更加的便利。比如我们现在生活去商场都会看到电子导航机器人，这就避免了到商场找不到路的尴尬。毕竟，目前一些人通过计算很难解决但通过人类可以很快解决的问题还是很多的。例如自然语言理解、自然行动等，而它们就是人工智能需要解决的问题。可见，人工智能是具有目的性的。

深度学习（Deep Learning）

深度学习作为机器学习的一个分支，深度学习除了可以学习任务与特征之间的关联外，还能从各种数据中提取到一些更加复杂的特征，进而来学习。在百度百科中我们可以查到对深度学习的精确定义为“深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能”。深度学习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。

机器学习（Machine Learning）

内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍Machine Learning中的是这样定义：“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”。以垃圾邮件分类问题为例，“一个程序”指的是机器学习算法，比如逻辑回归算法；“任务T”是指区分垃圾邮件的任务；“经验E”为已经区分过是否为垃圾邮件的历史邮件，在监督式机器学习问题中，这也被称之为训练数据；“效果P”为机器学习算法在区分是否为垃圾邮件任务上的正确率。同时，这里的“程序”和传统的程序有着很大的区别。传统的程序，根据规定的规则处理数据，从而来得到期望值；这里的“程序”则是根据规定数据以及目标结果先获得两者之间关系的规则，从而将学习得到的规则应用于新的数据中。

所以，人工智能通过实现目标来完成不断地进步，机器学习是实现手段，深度学习则是是其中一种方法。

深度学习是人工智能的基础，人工智能是深度学习的目的

机器学习包括深度学习

深度学习其实就是要让机器能向人类智能发展，甚至超越人类智能。人类可以由他人教导以学习知识，也可以通过自学来学习知识。深度学习，更加像人类的”自学“

你要说本质上两者都是干什么的，很简单。人类想要开发出无限智能的人工替代品，它可以做任何事情

到此，以上就是小编对于深度学习与人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习与人工智能的1点解答对大家有用。