老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能 深度和人工智能 深度报道的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能 深度以及人工智能 深度报道的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
人工智能和深度学习的关系是什么？
一、人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并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，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。
人工智能可以对人的意识、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、也有可能超过人的智能。
二、数据挖掘
数据挖掘(DataMining)，顾名思义就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息，按照教科书的说法，这里的数据是“大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据”，信息指的是“隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识”。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘更偏向应用。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
三、机器学习
机器学习(MachineLearning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。
机器学习的思想并不复杂，它仅仅是对人类生活中学习过程的一个模拟。而在这整个过程中，最关键的是数据。
任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归(LinearRegression)、K均值(K-means，基于原型的目标函数聚类方法)、决策树(DecisionTrees，运用概率分析的一种图解法)、随机森林(RandomForest，运用概率分析的一种图解法)、PCA(PrincipalComponentAnalysis，主成分分析)、SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)以及ANN(ArtificialNeuralNetworks，人工神经网络)。
四、深度学习
深度学习(DeepLearning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
五、人工智能与机器学习、深度学习的关系
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的;而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。所以今天的AI和ML有很大的重叠，但并没有严格的从属关系。
不过如果仅就计算机系内部来说，ML是属于AI的。AI今天已经变成了一个很泛泛的学科了。
深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
所以，如果把人工智能与机器学习当成两个学科来看，三者关系如下图所示：
向左转|向右转
如果把深度学习当成人工智能的一个子学科来看，三者关系如下图所示
向左转|向右转
六、数据挖掘与机器学习的关系
数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
向左转|向右转
机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。
人工智能深度学习具体学什么？
深度学习简单的说就是利用人工神经网络去对当前已有的数据集进行训练，最后得到拟合程度很高的一个模型。
举个例子：高铁站的人脸识别机器大家都很熟悉，人脸识别就是一个典型的深度学习应用，具体原理就是用一个庞大的人脸数据库作为一个数据集，然后认为搭建好一个深层神经网络，通过将人脸数据输入到这个搭建好的深层神经网络，经过长时间的训练（有的甚至时间长达一个多月），得到一个合适的模型，在高铁站，身份证上的身份信息一旦识别到，就会读取到你的人脸图像信息，然后将这个人脸图像跟摄像头拍摄到的人脸进行匹配，一旦匹配上了就会核验通过。
当然深度学习不光是只有人脸识别，像语音识别、翻译系统、推荐系统、文字识别等都是深度学习领域范畴。
至于是否难学，要看你学到什么程度，任何一门技术都是入门容易，精通难，深度学习由于其高度不可解释性的原因，导致其入门门槛相比较于机器学习而言反而比较低。
深度学习主流的网络有卷积神经网络、循环神经网络等。
卷积神经网络通常适合于图像领域，像人脸识别、文字识别都是通过卷积神经网络完成的。循环神经网路适合做语音识别、翻译系统等。.
当然深度学习也远非如此简单，卷积神经网络下面还有很多分支，深度可分离卷积、普通卷积、分组卷积等，循环神经网络也分为LSTM、普通循环神经网络等，除此以外还有优化器、激活函数等，各种网络组合，网络横向和纵向深度如何选择、以及数据增强等等。
针对这些问题，现在也有很多比较简单，容易入门的框架，像Goole的Tensorflow，Facebook的Pytorch都是非常流程深度学习框架，国内有百度开发的PaddlePaddle框架。
如果你真的想要学习深度学习，不妨试试从数字识别做起，通过卷积神经网络做一个简单的数字识别！下面这张图就是通过卷积神经网络识别数字的实现过程！
欢迎点赞、关注我，关于深度学习理论，有什么问题可以在评论区一起了交流讨论！
人工智能深度学习是什么？
曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（DeepLearning居首），它是以ML中的神经网略学习算法存在的。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，仅仅用起提取powerfulfeature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口1。或者换句话说.深度学习与AI。在DL还没有火起来的时候。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系，随着计算资源和bigdata的兴起，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的），也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想。2。而深度学习，一种是将其视作featureextractor，是AI中的一种技术或思想.深度学习与ML
人工智能深度学习有了解的吗？
想要了解深度学习就必须提及一下机器学习。
简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。
机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化。
人工智能、机器学习、深度学习之间的关系：
举个简单地例子：
通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。
关于人工智能 深度到此分享完毕，希望能帮助到您。