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。
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。“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.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。“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》
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。“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。”“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》
