人工智能，机器学习，深度学习，大数据等，这些概念到底有什么区别？之间有什么关系？

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名大数据方向的研究生导师，我来一下这个问题。

首先，大数据是以数据为核心的一系列数据价值化操作技术的统称，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，其中大数据与云计算、物联网和人工智能关系密切。简单的说，物联网是大数据的主要数据来源，云计算是大数据的支撑平台，同时大数据也是人工智能的基础之一。

人工智能是目前科技领域的研究热点，虽然经过了60多年的发展，但是目前人工智能的概念依然没有统一，但是人工智能的研究方向主要集中在六大方向，分别是自然语言处理、机器学习、自动推理、计算机视觉、知识表示和机器人学。

人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、社会学、神经学和语言学等，所以人工智能本身的难度还是比较大的。目前人工智能依然处在行业发展的初期，当前的人工智能依然处于“弱人工智能”时期。

机器学习是人工智能的重要组成部分之一，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（Machine Learning in Aciton），而深度学习是机器学习的一个重要分支，深度学习源于神经网络。

人工智能实际上是一个宽泛的概念，无人驾驶，导航，翻译系统，金融的量化投资自动交易系统，推荐引擎，机器人等等都可以划分到人工智能领域，细分实际只有三类，自然语言处理，语音，图像，在细分机器学习，深度学习，专家系统，进化计算，推荐系统等等，机器学习，用一句话概括的话就是一种实现人工智能的方法，深度学习是基于机器学习衍生出来的，也就是说深度学习是一种实现机器学习的技术，三者的区别，人工智能包含机器学习与深度学习，机器学习包含深度学习