人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么
人工智能、机器学习和深度学习之间的关系可以用一个渐进的层次关系来表示。深度学习是机器学习的一种方法，而机器学习又是人工智能的一种实现方式。
人工智能旨在让计算机具备类似于人类的智能，能够自主地学习、推理、感知和理解任务。机器学习则是人工智能领域中的一个分支，它通过让计算机从数据中自动学习规律和模式，从而完成特定的任务。
深度学习是机器学习的一种方法，它利用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能，从而实现对复杂数据的处理和分析。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
可以说深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个分支。机器学习和深度学习是人工智能中最活跃和最有前景的分支之一，它们的发展和应用正在不断地推动着人工智能的进步和发展。
人工智能、深度学习和机器学习的差异
这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。
人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。
而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。
算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。
要说清他们的关系首先要对这三个名词进行简要理解。人工智能简称AI。是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作，是一门新的技术科学，它属于计算机科学领域的一个分支。人工智能的研究领域包含自然语言处理、图像识别、机器人等。
机器学习简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、计算机科学等多门学科。机器学习的概念就是通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。
深度学习简称DL。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度学习实现了各种任务，并使得所有的机器辅助变成可能。无人驾驶汽车、预防性医疗保健、甚至的更好的电影推荐，都触手可及或即将成为现实。
在他们之中，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。下图可以很好的帮助大家理解人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系。
不清楚为什么科技领域里总爱问这个问题，我也很好奇问这个问题的朋友都是为了什么样子一个答案。
我觉得大多问这个问题的人，极有可能专业或者工作和这三个关键词都没直接关系。要不，但从定义看，这个问题就没有什么好说的。
我觉得问的人可能是很普通的程序员或者刚想入门的程序员，那么你可以理解这三者好比互联网服务，编程语言，和Java的关系。
人工智能和机器学习，在学术上的定义很明确的。简单来说，只要符合某种特征的技术，其实都属于人工智能和机器学习的技术。有许多具体的技术，它既能服务于人工智能的应用场景，也能服务于机器学习的应用场景。而深度学习就是这么一个具体的技术。
在此，我也不想展开详细说了，因为我不觉得看这个问题答案的人真的需要展开说。
就那一个段子结束
在我去创业拉投资的时候，我会说我是搞人工智能的。
在我找工作的时候，我会说我是搞机器学习的。
在我干活的时候，我只搞线性模型。
在我调试问题的时候，我只会printf。
想从事IT行业，学习数据分析，学的话会不会难
数据分析是个很专业的行业，从业人员由低至高，分别为：数据分析师、建模分析师以及数据科学家。
要求的知识包括统计学、软件编程、人工智能算法设计等，是个交叉学科。
另外，行业知识也很重要，否则无法获得有价值的分析结果。
所以建议参加专业培训班，个人自学难度较大。
学习大数据和数据分析并不是很难，前提是要花时间去学习，现在网络上的教程很多，可以去看看视频教程。学习视频教程虽然比较慢，但是容易理解，方便掌握知识。如果学习大数据，建议先学习python，数据库，数据结构，hadoop等教程。如果学习人工智能方面的知识，python和人工智能算法就需要掌握，人工智能算法现在最流行的是卷积神经网络，这个需要有较强离散数学方面的知识，最基本的有线性代数，概率论，随机过程等等。这些课程都可以在B站找到，如果想要学习的话可以去研究研究。
现在也可以说是“一技在手，天下任走”的社会，选择一项就业好、发展空间大的专业技术学习才是最重要的。学IT技术可以说是现在中学生的最佳选择，IT行业的飞速发展，使得软件人才出现了青黄不接的情况。
绝对你先要确认清楚自己是想做IT还是想做数据分析方面的事情。
数据分析并不一定需要IT的所有知识，比如数据分析你需要的是使用一些相关工具软件。
数据分析入门不会太难，市面上也有许多足以让你入门的教程资料。但数据分析的职业进阶(需要更多编程知识)往往是数据挖掘，这个的门槛就比较高。
零基础如何入门人工智能
我是年初才开始学习人工智能的，这块有很多的知识需要学习，学习方式有两种：
1.书本学习
买2-4本关于人工智能的书籍，以其中的一本为主线，其他的书为参考进行学习，选择书的时候一定注意侧重点，0基础的学习一定要适合自己看懂的书，也就是看书的时候要能提高兴趣；等入门后，再看有难度的书；
给大家推荐几本书，我觉得入门看比较合适：
2.网络学习
这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观，对问题的求解方面来说更加的精准；网页学习适合有一定基础的，而视频学习适合各种层面的需求者；
如果网络视频学习，可以在头条里搜索，或是去腾讯课堂，那里有很多的视频教程，都是很实用的；
人工智能是一门新的学科，它是计算机学科的延伸，所以，如果仅是入门，了解一些我们日常的人工智能，比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
零基础也没关系，很多培训都是针对零基础学员的，可以看一下中公优就业，是具有20年的老品牌上市企业，师资在国内都是一流的，提供免费食宿、就业服务、就业指导、全程面授、项目实战等多方面服务，给予的保障也是最大的。
最起码要会一种编程语言，才能和计算机打交道，例如java python，然后学习数据结构，算法，神经网络等等，人工智能对数学功底要求还是挺高的，但是会很有意思，比如做一个识别物品的人工智能，那么你就要知道机器是怎么才能它的认识，跟人类大脑很类似。
我觉得是可以的！只要您肯仔细的重零开始的认真的去学肯定能行的！不光是人工智能其他行业也是如此的！相比之下可能比那些有点基础又不专业的可能会学的更快。因为那些人有一部分是觉得自己很懂但是他也不专业，好多事都不会认真的听认真学。就好比有的学生一样，有的复读一年，考试还不如前一年，为什么呢！那就是他的那个骄傲的心在作祟！朋友们觉得我说的对的请给个赞！不过我只是发表我的个人意见，有不到的地方请见谅！我是“吃货喜欢我”如有不同意见的请在评论区相互交流！谢谢！
目前我国人工智能处在发展关键时期，人才缺口高达500万企业对人工智能人才可以说是一种“疯抢”状态，在这种情况下，人工智能的薪资也是一涨再涨一线城市平均薪资高达21k+。
如果你想进军吃香又高薪的人工智能行业，但是基础为零找不到满意的自学资源，那这套人工智能学习路线图一定是你AI路上的“通关秘籍”！
黑马程序员人工智能学习路线图分为3大阶段
阶段一：让你从零基础小白成功入门人工智能，拥有了一把打开AI大门的钥匙；
阶段二：满足就业工作需求，帮你成为一名企业需求人才，拿下高薪offer；
阶段三：职场进阶升职利器，助你升职加薪成为职场黑马！
即便在这样的薪资涨幅下有些企业依旧很难招到人，一方面还是由于供应端的人才数量本身就远远供不应求，另一方面则是由于很多应届 AI 毕业生早早就被企业通过导师或实验室“吸纳”；而那些有经验的研发人才则会有猎头主动上门联系他们，根本就不需要到现场招聘会来求职。
另外据了解BAT也面临“缺人”的困境，而更大的困境则是招聘到高端人才，BAT校招数据显示硕士占校招人数的比重为 93%，但博士生仅占比3%。BAT企业尚且如此其他企业的招人难题就更加明显了。
需要有一定的数学基础和编程基础，最好是Python/C++的基础，市面上人工智能的专著还挺多的，但是大部分是理论知识，缺乏实践，技术和理论不能落地，建议可以找个靠谱的培训班，讲师最好是名企的老师，或者人工智能领域比较有名的老师，中公教育和中科院专家推出了人工智能相关课程，全程中科院自动化研究所的老师讲课，项目多，技术落地
学it行业的人工智能课程都需要学习哪些内容
你好，作为一名IT行业从业者我来说说我的看法。
人工智能是目前行业中最为火爆的专业之一，同时也是一个交叉领域的专业，需要学习很多方面的知识。
第一，编程和数据结构相关知识。人工智能岗大部分为算法岗，对从业者的编程基础要求非常的高。算法的实现都是通过编程语言来完成的，例如python,c++等。从业者需要有扎实的数据结构编程基础，同时掌握多种编程语言。
第二，数学基础，人工智能对机器学习，深度学习等算法要求极高。这些算法大都是建立在数学知识基础上面的，包括高数，统计，概率，最优等等数学知识。对数学知识要求极高，很多人工智能行业的大佬都有一个数学专业进修的一个学历。可以说数学基础的高度决定了你在人工智能方面发展的高度。
第三，计算机网络相关知识，人工智能是属于计算机下面的一个专业，对计算机网络的知识有一定要求，需要从业者掌握网络通信的基础知识和底层原理，无论是无线网络还是有线网络。就像5G的到来极大推进了人工智能的发展，人工智能和计算机网络技术是有很大的联系的
我是@渝村阿泽 每天分享IT知识和求职，有相关IT知识的朋友可以在评论区给我留言。
很高兴能回答这个问题。人工智能学科属于交叉学科，它包含了计算机、软件编程、数学、统计、机器学习等诸多领域，但其核心在于数学算法，所以对数学的掌握要求很高。
建议学习如下课程及软件:数据结构、python语言、概率论、数理统计、C++、图像识别、Matab、编译原理、卷积神经网络、BP神经网络、数据挖掘、高等代数、人工神经网络、支持向量机、聚类算法等。
希望我的回答对你能有所帮助。
入门机器学习该如何入手
本人IT行业14年，对人工智能有些粗浅了解，目前仍在进一步学习中，结合自己学习人工智能的过程，谈一下个人拙见。
人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。
既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。
1、必备的数学知识
（1）线性代数（矩阵、向量、特征值、奇异值分解）
（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）
（3）信息论（熵、散度）
（4）高等数学（导数、梯度）
2、必备的计算机知识
（1）数据结构
作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前学习机器学习是不错的选择，机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一，目前的热度也相对比较高，而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系，所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。
机器学习本身涉及到六个大的环节，分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习可以从数据收集开始学起，然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代，数据收集和整理的方式也越来越多，获取数据的途径也比较多，可以从基本的数据库技术开始学起。实际上，机器学习作为大数据分析的两种常见方式，大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。
算法设计是机器学习的核心，所以算法知识的学习是机器学习的重点，学习算法知识可以从基本的常见算法开始，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下，在学习算法的过程中，一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言，目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。
最后，对于目前IT行业的开发人员来说，学习机器学习知识，可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境，这样会有一个更好的学习体验，同时也会在一定程度上加强自身的实践能力，毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
我想跟你分享几本入门机器学习的书籍：
[微风]理论方面：
1、《机器学习》（西瓜书）
作者：周志华 清华大学出版社
2、《统计学习方法》
作者：李航 清华大学出版社
[微风]数据分析：
1、《利用Python进行数据分析》
Wes McKinney著 机械工业出版社
[微风]实战方面：
机器学习入门清单及路线：
1. 斯坦福《概率与统计(Probability and Statistics)》
2.MIT《线性代数(Linear Algebra)》
3. 斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)》
4.fastai《程序员深度学习实战(Practical Deep Learning for Coders)》
5. 斯坦福 CS224N《深度学习自然语言处理(Natural Language Processing with Deep Learning)》
6.Coursera 上的斯坦福《机器学习》
入门机器学习de课程清单和学习路线
人工智能的技术基础是什么
人工智能其实是一项复杂的技术，需要的基础技术尤其是数学方面非常多。
主要包括：
线性代数：包括张量、矩阵、范数、特征分解等一些列知识
- 概率论以及信息论：各种概率分布，离散、连续、质量函数、密度函数，香农熵，交叉熵等等。
- 机器学习基础知识：拟合、估计、监督、无监督、梯度下降等等。
- 卷积网络，各种神经网络，CNN，RNN...
- 编程语言，比如python
- 机器学习库：tensorflow、pytorch
综上，要学的东西真的非常多。
我认为5G才是撑起人工智能的技术基础。
5G具有更大的带宽、更快的传输速度、更低的通讯延时、更高的可靠性。
对于人工智能，需要机器具备学习能力，并可以对数据进行过滤、整理甚至深度分析！
刚好5G以她更宽、更高速、精准的数据传输，像一条信息高速公路一样，为人工智能的发展提供了肥沃的土壤。比如无人驾驶、大型的仓储场所，阿尔法狗等等，都是需要快速精准的收集数据、处理数据，并且对数据进行深度分析加工！这些都是在5G基础上的发展和应用。
需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
人工智能:顾名思义就是指利用计算机技术，通过对人的意识、思维过程模拟，来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
由此可见，人工智能的基础技术是对人类的意识和思维过程的模拟，并利用大数据和云计算等一系列现代技术来生产出能与人类智能相似的智能机器。
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