人工智慧，機器學習，神經網路，深度神經網路之間的關係是什麼？

這些概念大家經常碰到，可能會有一些混淆，我這裡解釋下。

人工智慧，顧名思義ArtificialIntelligence，縮寫是大家熟知的AI。是讓計算機具備人類擁有的能力——感知、學習、記憶、推理、決策等。細分的話，機器感知包括機器視覺、NLP，學習有模式識別、機器學習、增強學習、遷移學習等，記憶如知識表示，決策包括規劃、數據挖掘、專家系統等。上述劃分可能會有一定邏輯上的重疊，但更利於大家理解。

其中，機器學習（MachineLearning，ML）逐漸成為熱門學科，主要目的是設計和分析一些學習演算法，讓計算機從數據中獲得一些決策函數，從而可以幫助人們解決一些特定任務，提高效率。它的研究領域涉及了概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。

神經網路，主要指人工神經網路（ArtificialNeural Network，ANN），是機器學習演算法中比較接近生物神經網路特性的數學模型。通過模擬人類神經網路的結構和功能，由大量「神經元」構成了一個複雜的神經網路，模擬神經元的刺激和抑制的過程，最終完成複雜運算。

深度神經網路，大家可以理解為更加複雜的神經網路，隨著深度學習的快速發展，它已經超越了傳統的多層感知機神經網路，而擁有對空間結構進行處理（卷積神經網路）和時間序列進行處理（遞歸神經網路）的能力。

所以上面的四種概念中，人工智慧是最寬泛的概念，機器學習是其中最重要的學科，神經網路是機器學習的一種方式，而深度神經網路是神經網路的加強版。記住這個即可。