一张图足以说。

此图参考安德鲁·特拉斯克(Andrew W. Trask)的《深度学习图解》一书。

这里注意的是机器学习和人工智能的关系，人工智能除了用到机器学习的理论知识外，还会用到很多其他学科的知识。而机器学习的一些理论也可以用在人工智能以外的地方。

人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系？

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。事实上，这些说法都是正确的，这一切都取决于你所指的是哪一种人工智能。

例如，此前Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世乭九段。在媒体描述DeepMind胜利的时候，就曾将人工智能（AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）都提到了。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。

我们平时说的人工智能是统称，包括人工智能技术和产品。简单说就是通过模拟人工来实现某种的功能。

机器学习，就是通过软件/工具，让机器来自动学习，然后能达到我们期望的智能水准。

深度学习，是让机器学习更深入的学习，包括智能判断、推演等等，只有机器能进行深度学习，机器智能才能慢慢达到我们的要求。是机器学习实现的一种技术。

举个例子：

一台智能电视，这个我们可以称之为人工智能。

人工智能机器学习和深度学习之间的区别： 查阅资料，初步可以理解为

人工智能：机器展现的人类智能

机器学习：实现人工智能的一种方法

深度学习：实现机器学习的一种技术

深度学习：赋矛人工智能美好的

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。

明白了么？

这三者是人工智能学科逐步发展的过程，也是人类认识发展的过程。

人们将带智能的设备使用的技术统称为人工智能技术，后来发现类人的机器很难造出来，先要解决机器如何学习的问题，发展出机器学习研究方向，能解决一部分智能问题，由于收到计算能力的限制，智能水平不高，随着计算能力的提升，科学家发现使用多层神经网络的算法在有些方面智能提升很快，这就是深度学习。

人工智能是当今社会家喻户晓的名词，可能大家都有些曲解，感觉挂上人工智能几个字就感觉高大上。

1.人工智能：所有通过人为设定，机器可以实现功能的都叫人工智能。比如我们现在智能家居，手机等等都属于人工智能。

2.机器学习：研究人员通过程序算法，使机器具有相同特征的检测以及使用能有很好的结果。比如工业相机拍照检测物体表面，程序只有一类，剩下的就是机器内部的对比学习，使检测的结果符合生产需求。在机器学习过程中需要人为程序中获取物理、化学、高数等等方法去解决问题，结构化的学习交叉学科，简化学习方法，处理问题更高效快捷。

3.深度学习：在机器学习的基础上人们希望机械在深度学习过程中能像人大脑一样进行思考，通过人工神经网络搭建使机器学习能更快的解决问题，深度学习领域属于人工智能技术应用高级领域。需要有很好的学科基础。

从逻辑上来看，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习，属于整个体系中的一个垂直领域，就拿最简单的机器人来说，机器学习可以向机器人普及日常活动中的一些技能，而深度学习就可以让机器人干某个特定工作，和人来对比有点高中和大学的区别，而人工智能就有点像教育机构，需要赋予机器人灵魂；

人工智能：

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。

人工智能实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能目前也分为：强人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)，有兴趣大家可以自行查看下区别。

机器学习：

机器学习(MachineLearning,ML)，是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。所以机器学习的核心就是数据，算法（模型），算力（计算机运算能力）。机器学习应用领域十分广泛，例如：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。

人工智能意味着让电脑以某种方式模仿人类的行为。

机器学习是人工智能的一个子集，它是由一系列的技术组成，这些技术使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序。

深度学习是机器学习的一个子集，它使计算机能够解决更复杂的问题。

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