图解深度学习 - 人工智能、机器学习和深度学习
前言
人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning，ML）和深度学习（Deep Learning，DL）之间存在着紧密的关系。
AI是一个广泛的领域，其中包含了机器学习；机器学习是一个更具体的子领域，它专注于通过数据学习；深度学习则是机器学习中的一个前沿技术，使用深度神经网络来实现学习。
图来源于《Python深度学习》
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是什么？AI是一个广泛的领域，旨在使计算机能够像人一样思考、学习和解决问题。它涵盖了多个子领域，包括专家系统、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。
AI的目标是创造出能够模拟人类智能行为的系统。
“一图 + 一句话”彻底搞懂什么是人工智能。
“人工智能可以被描述为试图将通常由人类完成的智力任务自动化。”
电影《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.
二、机器学习
机器学习（Machine Learning，ML）是什么？ML是AI的一个分支，专注于让计算机通过数据学习并改进其性能。
ML涉及训练算法以识别数据中的模式，并利用这些模式来做出预测或决策。ML可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。
“一图 + 一句话”彻底搞懂什么是机器学习。
“机器学习通过读取输入数据和答案，自动找出规则以完成任务，而非人类程序员编写规则，它是通过训练而非明确编程实现的。”
图来源于《Python深度学习》
三、深度学习
深度学习（Deep Learning，DL）是什么？DL是ML的一个子集，它使用人工神经网络（尤其是深度神经网络）来模拟人脑的学习过程。
DL算法通过多层非线性处理单元（神经元）来学习和表示数据的高级抽象特征。由于深度神经网络在处理大规模、高维数据方面的强大能力，DL在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。
“一图 + 一句话”彻底搞懂什么是深度学习。
“深度学习是从数据中学习表示的一种数学框架，即一种多层的学习数据表示的方法。”
图来源于《Python深度学习》
“以图像识别为例，可以将深度神经网络看作多级信息蒸馏（information distillation）过程：信息穿过连续的过滤器，其纯度越来越高（对任务的帮助越来越大）。”
图来源于《Python深度学习》
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