深度学习和人工智能技术-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习和人工智能技术的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习和人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？
2. 人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？
3. 人工智能和深度学习有什么区别和联系呀？
4. 面对人工智能和深度学习，设计师到底要如何应对呢？
5. 人工智能和AI深度学习是一样的嘛？

人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？

1.人工智能的推理阶段（1950-1***0）

这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。

2.人工智能的知识工程阶段（1***0-1990）

这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。

3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）

目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。

人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么？

人工智能、深度学习和机器学习的差异

这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。

人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。

而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律

，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

AI、机器学习、深度学习的关系

人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

人工智能是一个总体的概念，好比你人是有智慧的。深度学习是人工智能所具备的一个关键条件。好比女人有智慧，是因为你会思考学习能力强。机器学习是人工智能的一个具体细分模块，好比你人的手这一块非常灵巧，学什么手工活都非常快。这样通俗易懂的解释，你有明白吗？希望能帮到你。

人工智能是机器学习和深度学习的总称，人工智能就是说通过自动化手段使产品具有感知属性。

机器学习是人工智能的一种解决问题的手段，它的范围十分广泛，包括传统图像处理，各种分类，聚类算法和当前流行的深度学习技术等。通过机器学习方法可以达到产品自动化。

深度学习是一种具体的解决问题的方法，它可以通过深度网络使物体具有人的特征，例如: 图像[_a***_]，目标检测和追踪等。

总之，人工智能是一个领域或方向，机器学习是解决问题的方式，深度学习是具体的方法。

人工智能（Artificial Intelligence）是对人的意识、思维的信息过程的模拟，是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。

机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。其模型包括神经网络、决策树、支持向量机、聚类等。

深度学习（Deep Learning）则是一种实现机器学习的方法，是由机器学习模型中神经网络模型而发展壮大的一个算法领域。

人工智能和深度学习有什么区别和联系呀？

人工智能的概念提出来已经有近70年的历史，其研究的各个分支了随着着技术的发展不断地扩展，比如专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。但目前的研究进展和工程应用都集中在弱人工智能这部分。

深度学习：一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。当前由于计算***和能力的提升，当初的好多设想可以进行工程化实践。而且大数据技术的成熟，使得进行少量数据样本的学习从时间和效率上都变得可行。所以近几年AI的概念和应用又开始热起来。

百战程序员IT问题专业解答

人工智能的概念提出来已经有近70年的历史，其研究的各个分支了随着着技术的发展不断地扩展，比如专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题。但目前的研究进展和工程应用都集中在弱人工智能这部分。

深度学习：一种实现机器学习的技术。深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。当前由于计算***和能力的提升，当初的好多设想可以进行工程化实践。而且大数据技术的成熟，使得进行少量数据样本的学习从时间和效率上都变得可行。所以近几年AI的概念和应用又开始热起来。

相信大家都会有这样的疑惑，人工智能、深度学习这些看起来陌生得名词之间到底有什么样的联系与区别，它们会有什么样的应用场景呢？我们就通过概念、区别和联系以及应用场景三个方面来具体的分析下它们。

一、概念

1、人工智能（Artificial intelligence）简称AI。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，如图象、声音、文本。

二、区别

人工智能：人工智能是人类社会发展主要目标

深度学习：是机器学习中最热门的算法，一种实现机器学习的技术

三、应用场景

面对人工智能和深度学习，设计师到底要如何应对呢？

人工智能比人，永久缺乏的能力有三：

• 创造力
  

• 解决问题的设计思维
  

• 视觉化的沟通能力
  

如果能把这几个优势利用好，可以高效的前瞻性进行设计探索。产出体验和产品愿景，并运用设计的产出物来有效的表达产品概念。不惧被替代。

严格来说，目前的人工智能与机器学习技术，还只能称为弱人工智能，如果未来的人工智能可以越过奇点，成为强人工智能，那么除了投身人工智能行业，其他方面都有着面临被淘汰的危险。但是，奇点究竟在哪里，什么时候可以逼近，目前都还是不得而知的。就目前的现状而言，在人工智能和机器学习时代，人类创造性的劳动更加重要了。

很多人工智能和机器学习在前期需要海量的素材和专家诊断，那么具备原创性的素材制作能力或者专业方面的专家水平，弱人工智能智能拉平均行业水平，但具备创造性的人才反而更加紧缺。因此，在这样的形势下，一方面，各专业都应该对人工智能有基本的了解与素养，另一方面，需要在本专业有深刻的了解。

人工智能和AI深度学习是一样的嘛？

不一样的。

深度学习

深度学习（Deep Learning）的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

深度学习也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】）是一类算法***，是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次摘要进行建模。

机器学习通过算法，让机器可以从外界输入的大量的数据中学习到规律，从而进行识别判断。机器学习的发展经历了浅层学习和深度学习两次浪潮。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。神经网络是智能学科的重要部分，为解决复杂问题和智能控制提供了有效 的途径。神经网络曾一度成为机器学习领域备受关注的方向。

我们用一个简单的例子来说明，***设你有两组神经元，一个是接受输入的信号，一个是发送输出的信号。当输入层接收到输入信号的时候，它将输入层做一个简单的修改并传递给下一层。在一个深度网络中，输入层与输出层之间可以有很多的层（这些层并不是由神经元组成的，但是它可以以神经元的方式理解），允许算法使用多个处理层，并可以对这些层的结果进行线性和非线性的转换。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人du的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

到此，以上就是小编对于深度学习和人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习和人工智能技术的5点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/43832.html