一、人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別

1、人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容

學(xué)習(xí)內(nèi)容包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法積累以及編程語言。數(shù)學(xué)要學(xué)好高數(shù)、線性代數(shù)、概率論、離散數(shù)學(xué)等等內(nèi)容，算法積累需要學(xué)會(huì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等，還需要學(xué)習(xí)一門編程語言，通過編程語言實(shí)現(xiàn)算法，還可以學(xué)習(xí)一下電算類的硬件基礎(chǔ)內(nèi)容。

2、人工智能專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域

應(yīng)用領(lǐng)域是很廣泛的，主要有圖像識(shí)別、博弈論、工智能導(dǎo)論、機(jī)器學(xué)習(xí)等，當(dāng)然想要在這些領(lǐng)域有所發(fā)展，還需要學(xué)習(xí)一些信號(hào)處理、微積分、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)等等知識(shí)內(nèi)容，保證使用過程中，有一定的理論來支撐。

3、人工智能就業(yè)前景

隨著智能化的發(fā)展，人工智能技術(shù)會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)逐步應(yīng)用和普及，把技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等行業(yè)，所以就業(yè)需求會(huì)不斷擴(kuò)大，我們也將會(huì)頻繁與智能體互動(dòng)和交流，這也是未來社會(huì)生產(chǎn)環(huán)境的發(fā)展趨勢(shì)，需要我們?nèi)ビ蠒r(shí)代發(fā)展的需要。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，對(duì)我們提出了新的要求，所以相關(guān)的人工智能基礎(chǔ)內(nèi)容，一定要學(xué)習(xí)起來，掌握人工智能技術(shù)將成為一個(gè)必然的趨勢(shì)，學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)的學(xué)生也會(huì)越來越多，相關(guān)技能的教育，也會(huì)迎來更多發(fā)展機(jī)會(huì)。

二、人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪

是一個(gè)包含的關(guān)系。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種

三、人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系

人工智能包括機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)包括深度學(xué)習(xí)。

四、如何區(qū)分AI？

什么是AI

第一步是傳達(dá)人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)的定義。有人認(rèn)為AI，ML和深度學(xué)習(xí)都是各自的技術(shù)。我認(rèn)為AI / ML /深度學(xué)習(xí)是建立在通用平臺(tái)上的計(jì)算機(jī)自動(dòng)化和分析的連續(xù)階段。

在這個(gè)平臺(tái)的第一層坐著AI，它可以分析數(shù)據(jù)并快速向用戶提供分析結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)位于AI的二級(jí)應(yīng)用程序上，不僅可以分析原始數(shù)據(jù)，還可以查找數(shù)據(jù)中可以產(chǎn)生更多結(jié)果的模式。深度學(xué)習(xí)是分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模式的第三層應(yīng)用程序，它更進(jìn)一步。計(jì)算機(jī)還使用由數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的高級(jí)算法，這些算法可以提出更多關(guān)于數(shù)據(jù)的問題，并能夠產(chǎn)生更多的見解。

逐步實(shí)踐

展示這些日益復(fù)雜的分析的不同層次的最佳方式是找到一個(gè)可以向業(yè)務(wù)決策者展示好處的商業(yè)示例。

我們來看一下交通規(guī)劃的樣本。

第一層：AI

開發(fā)了一個(gè)AI應(yīng)用程序，可以告訴交通工程師和規(guī)劃人員主要交通擁堵點(diǎn)位于城市的哪個(gè)位置。這有助于他們規(guī)劃道路維修，停車燈和其他基礎(chǔ)設(shè)施，希望能夠緩解某些地區(qū)的擁堵。

第二層：機(jī)器學(xué)習(xí)

可以進(jìn)一步開發(fā)AI /分析，以便可以查找數(shù)據(jù)中的模式。例如，它注意到某些交叉路口的交通在早上6點(diǎn)到早上8點(diǎn)之間最為擁擠，或者交通在晚上排隊(duì)，在體育賽事之前排隊(duì)。

對(duì)情況的了解為規(guī)劃人員和工程師提供了更多洞察力，因?yàn)楝F(xiàn)在他們不僅可以計(jì)劃交通堵塞，還可以計(jì)劃未來的活動(dòng)，如音樂會(huì)和曲棍球比賽。

第3層：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是指數(shù)據(jù)分析超越原始數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模式的地方。深度學(xué)習(xí)增加了數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)的特定算法，以進(jìn)一步擴(kuò)展從數(shù)據(jù)中獲得的查詢和見解。

可以添加到流量分析中的算法可能包括：未來十年，該城市的哪些區(qū)域?qū)⒊霈F(xiàn)最大的人口增長(zhǎng)？或者，未來五年哪些道路需要大修？或者，天氣預(yù)報(bào)是否說未來五年我們會(huì)有更多或更少的降雪？通過在模式和數(shù)據(jù)分析之上添加這些算法，用戶可以更全面地了解他們正在嘗試采取行動(dòng)和評(píng)估的情況。

AI路線圖

能夠打破人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異非常重要，因?yàn)樗粌H顯示了管理人工智能自動(dòng)化的不同層級(jí)和功能，還顯示了可以從中獲得的業(yè)務(wù)洞察力水平的提高。通過將這些不同的AI層可視化為企業(yè)和IT戰(zhàn)略路線圖，組織可以在IT和業(yè)務(wù)目標(biāo)中衡量切實(shí)的結(jié)果。

例如，一個(gè)城市可以說，明年它將全面了解其道路系統(tǒng)以及交通擁堵所在的位置。在第二年，該城市將能夠預(yù)測(cè)高峰時(shí)段和特殊事件交通的交通擁堵，并能夠主動(dòng)通知旅客使用備用路線。在第三年，通過評(píng)估人口（和交通）增長(zhǎng)，基礎(chǔ)設(shè)施維修停工以及氣候變化等因素的影響，該市將能夠制定未來計(jì)劃。

AI路線圖將通過列出每年需要的人工智能技術(shù)（和投資）類型來反映這些戰(zhàn)略，以支持業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。