一文讀懂人工智能、機器學習、深度學習有啥淵源

　　總結2016年一件有紀念意義的科技事件是阿法狗戰勝圍棋九段選手李世石，標志著人工智能算法達到了新的高度，同時也說明了人工智能未來發展的潛力，未來人工智能將會給工業服務業農業帶來很大的影響。

　　傳統的計算機主要應用：科學計算、傳統的數據處理和自動化。都是使用計算機的一種能力：數值計算能力;人工智能是在計算機上模擬人的三種功能：模仿人類的思考，包括推理、決策和規劃等等，屬于人類的高級智能或叫邏輯思維能力。第二項是模仿感知，對環境的感知包括視覺、聽覺，觸覺等。第三項是模仿動作，包括人類的手、腳和其他動物或機構的動作的模仿又叫機器人。

　　人機大戰

　　面對科技我們不能逃避，要勇敢的面對、去接納新的科技。我們需要了解到底什么是人工智能?什么是機器學習?什么是深度學習?

　　智能機器人

　　人工智能

　　人工智能的范圍可以說很大、很泛，從表面上可以理解為機器的智能化，讓機器像人一樣能解決思考解決問題。其實人工智能核心技術包括很多的方面：推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移動和操作物體的能力等。可以說機器學習和深度學習都是人工智能這個大主題下的一部分吧。簡而言之，機器學習和深度學習是人工智能的兩個關鍵的技，看人工智能的發展歷史，人工智能三大研究內容：計算機模仿人類的思考，對環境的感知和動作的實現是人工智能的三大研究內容。

　　人工智能發展歷史

　　機器學習

　　機器學習是一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。其之所以現在這么火，是因為在大數據的環境下，人們對算法和人腦結構的模擬，讓機器從數據和知識中學習到有用的知識，如語音識別、圖像識別等都是機器學習的結果。如美圖秀秀是很多女孩子的最愛，其核心的算法就是在卷積BP神經網絡來實現的。

　　神經網絡結構

　　什么是神經網絡

　　神經網絡就是模擬人腦的神經元結構，在計算機中實現對神經網的連接，現在對于人來說神經網絡就像是一個黑箱子，人們還無法從連接權值中提取知識。神經網絡的學習分為“有監督學習”和“無監督學習”兩個部分。有監督的學習就是有輸入數據和輸出數據，無監督學習就是只有輸入數據，讓網絡自己分類或者學習其規律。

　　深度學習

　　深度學習僅僅實現神經網絡的層面上提到的網絡的層數更多，網絡的神經元個數更多的網絡，就是能從深層次的挖掘數據知識。