一图看懂AI层层关系AI机器学习深度学习啥区别
一张图理清：人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的关系。（码住回看）
1. 人工智能（Artificial Intelligence）
- 最大的圈，范围最广。
- 指的是让机器具备“智能”行为的技术集合，比如感知、理解、推理、规划等。
- 涉及的领域包括自然语言处理、视觉识别、知识表示、自动编程、智能机器人等。
- 可以用规则（Rule-based）、符号推理，不一定涉及机器学习。
2. 机器学习（Machine Learning）
- 是实现AI的一种方法，是AI的子集。
- 核心是“让机器通过数据自己学习”，不用人手写死每个规则。
- 常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、SVM、K-Means聚类等。
- 这里既包括传统“统计学习”，也包括下面要说的神经网络。
3. 神经网络（Neural Networks）
- 是机器学习中受人脑启发的模型结构，可用于处理复杂模式识别任务。
- 包括多层感知机（MLP）、玻尔兹曼机等。
4. 深度学习（Deep Learning）
- 是神经网络的一种进阶形式，是当前AI最火爆的技术路线。
- 特点是层数多、结构深，能自动提取特征、处理非结构化数据（图像、文本、语音）。
- 常见模型包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、GAN（生成对抗网络）、DBN（深度置信网络）等。
总结一下：
- AI是目标，机器学习是方法，深度学习是技术。
- AI > 机器学习 > 神经网络 > 深度学习，属于逐级深入。
- 深度学习只是AI世界中的一块，但它推动了当下的AI大爆发。（来源：博主hamptonism）
