人工智慧定義：努力將通常由人類完成的智力任務自動化。人工智慧是乙個綜合性的領域，不僅包括機器學習與深度學習，還包括更多不涉及學習的方法。
機器學習：給定包含預期結果的示例，機器學習將會發現執行一項資料處理任務的規則。
機器學習的技術定義：在預先定義好的可能性空間中，利用反饋訊號的指引來尋找輸入資料的有用表示。
機器學習三要素：
1.輸入資料點。例如，你的任務是語音識別，這些資料點可能是記錄人們說話的聲音檔案；如果你的任務是為影象新增標籤，那麼這些資料點可能是影象。
2.預期輸出示例。對於語音識別任務來說，這些示例可能是人們根據聲音檔案整理生成的文字。
3.衡量演算法效果的方法。衡量方法是為了計算演算法的當前輸出與預期輸出的差距。衡量結果作為反饋訊號，用於調節演算法的工作方式。
機器學習和深度學習的核心問題：有意義的變換資料，換句話說就是在於學習資料的有用表示。
機器學習的學習指的是：尋找更好資料表示的自動搜尋過程。所有的機器學習演算法都在自動尋找一種變換，這種變換將資料轉化為更加有用的表示。
在介紹深度學習之前先介紹一下什麼叫做表示？？？
以一種不同的方式來檢視資料，即表徵資料或將資料進行編碼。例如：彩色影象可以編碼為rgb格式或hsv格式，這是對相同資料的兩種不同的表示。
深度學習
深度學習是機器學習的乙個分支領域，強調從連續的層中進行學習。深度學習中的「深度」指的是資料模型中包含的層數。
深度學習已經取得的進展：
人工智慧 機器學習和深度學習
注 本文翻譯自網上的一篇文章，有刪節，原文 人工智慧 這個術語大家都比較熟悉。畢竟，它一直是電影中的熱門焦點，例如 終結者 黑客帝國 等等。但您最近可能還聽說過其他術語，如 機器學習 和 深度學習 有時它們與 人工智慧 交替使用。結果，人工智慧 機器學習和深度學習之間的區別可能非常不明確。接下來，我...
人工智慧,機器學習,深度學習
所謂人工智慧，通俗地講是指由人工製造出來的系統所表現出來的智慧型 機器學習簡單來講就是通過演算法，使機器能從大量歷史資料中學習規律，從而對新的樣本做出智慧型識別或對未來做 機器學習是基於概率統計 矩陣或圖模型而得出的分析結論 機器學習是人工智慧的乙個分支 深度學習是機器學習的乙個新領域 監督學習 邏...
機器學習和人工智慧
機械人和人工智慧這個領域確實已進入了瓶頸階段，因為現在的存在的各種人工智慧和機器裝置，都是人工程式設計控制的，再精密的動作都是在按照人工方式模擬下進行的，因此已經進入誤區。試想下 我們生下來就被遺傳了1 1 2的計算功能嗎？一生下來就能有意識的抬起手臂嗎？而目前再簡單的人工智慧都可以完成，但這僅僅侷...