A. 深度學習對人工智慧有什麼意義

目前人工智慧最成功，效果最好的技術就是深度學習了
可以說，人工智慧這一波專浪潮就是深度學習屬推起來的，深度學習在很多領域達到了人的識別能力，比如圖像識別，語音識別，自然語言處理
那麼很多工業製造上的智能化就可以實現了

B. 網上說的深度學習，人工智慧具體是什麼東西呢

深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含復雜結構或者由內多重非線性變換構容成的多個處理層(神經網路)對數據進行高層抽象的演算法。
深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的交互方式適應環境。
而人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

C. 深度學習對人工智慧的發展做了什麼貢獻

  1. 深度學習與AI。本質上來講，人工智慧相比深度學習是更寬泛的概念。人工智慧現階段分專為弱人工智慧和強屬人工智慧，實際上當下科技能實現的所謂「人工智慧」都是弱AI，奧創那種才是強AI（甚至是boss級的）。而深度學習，是AI中的一種技術或思想，曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術（Deep Learning居首）。或者換句話說，深度學習這種技術（我更喜歡稱其為一種思想，即end-to-end）說不定就是實現未來強AI的突破口。

  2. 2. 深度學習與ML。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關系。在DL還沒有火起來的時候，它是以ML中的神經網略學習演算法存在的，隨著計算資源和big data的興起，神經網路搖身一變成了如今的DL。學界對DL一般有兩種看法，一種是將其視作feature extractor，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，也就是我上面說的end-to-end的「深度學習的思想」。

D. 深度學習與人工智慧有什麼區別與聯系嗎

我們平時說的人工智慧是統稱，包括人工智慧技術和產品。簡單說就是通過模擬人工來實現專某種的功屬能。
機器學習，就是通過軟體/工具，讓機器來自動學習，然後能達到我們期望的智能水準。
深度學習，是讓機器學習更深入的學習，包括智能判斷、推演等等，只有機器能進行深度學習，機器智能才能慢慢達到我們的要求。是機器學習實現的一種技術。

E. 深度學習和人工智慧之間是什麼樣的關系

我只是想要點分，所以如果可以的話請點贊
人工智慧很早就有了，人工智內能本質就是讓機器具有容智慧
但是機器只能夠學習，目前仍不具有強主動創造能力，和幾十年前一樣，他又是怎麼火起來的？
那麼為什麼人工智慧火起來了，因為深度學習，深度學習火起來是因為深度神經網路
深度學習是人工智慧的一種最火熱的實現手段，主要依賴於高質量的演算法和大數據計算技術
所以只有硬體跟上去了，深度學習才能更好的實現，這就是它火起來的原因

F. 深度學習和人工智慧是什麼關系

其實深度學習、人工智慧和機器學習一般都捆綁出現，通常大家也是痛不清楚這三者的關系，既然題主已經問了其中兩個了，我這邊就順便把 3 個都說一說吧。

隨著技術越來越發達，人工智慧、機器學習、深度學習等名詞越來越頻繁地出現在我們視野中。但事實是，絕大多數人可能還不清楚人工智慧、機器學習、深度學習是什麼，三者之間有什麼區別。今天我們就來看一下這個問題。

人工智慧

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為
AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

機器學習

機器學習是人工智慧的核心，是使計算機擁有智能的根本途徑。人通過學習變得越來越聰明，機器也能通過學習模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。這其中涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。

機器學習能在學習的過程中通過經驗和以往的數據，改善具體演算法的性能。

深度學習

深度學習(Deep
Learning)是機器學習領域中一個新的研究方向，是用於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，並模仿人腦的機制來解釋數據的一種機器學習技術。它的基本特點是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應用是計算機視覺(CV)和自然語言處理(NLP)領域。相比於機器學習更強大，學習速度更快，帶來的結果也更加准確可靠。

深度學習從統計學的角度來說，就是在預測數據的分布，從數據中學得一個模型然後再通過這個模型去預測新的數據。深度學習需要大量的模型和數據去訓練，目前在語音和圖像識別方面取得的效果很不錯。

三者的關系與區別

機器學習是人工智慧的實現方法，深度學習是機器學習的其中一種，深度學習比機器學習需要的數據和運算量更大，所以效果相對更好。人工智慧包含了機器學習，機器學習包含了深度學習。

G. 深度學習在人工智慧中處於什麼樣的地位

如圖，人工智慧是最早出現的，也是最大、最外側的同心圓；其次是機器學習，回稍晚一點；最答內側，是深度學習，當今人工智慧大爆炸的核心驅動。深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智慧的領域范圍。深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。人工智慧（ArtificialIntelligence）——為機器賦予人的智能我們目前能實現的，一般被稱為「弱人工智慧」（NarrowAI）。弱人工智慧是能夠與人一樣，甚至比人更好地執行特定任務的技術。例如，Pinterest上的圖像分類；或者Facebook的人臉識別。

H. 深度學習和人工智慧有什麼關系怎麼學習啊有沒有推薦的課程

要說深度學習與人工智慧的關系

中間還需要加一個機器學習。

機器學習：一種實現人工智慧的方法

深度學習：一種實現機器學習的技術

總結來說深度學習就是一種技術。實現人工智慧的技術

深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。

深度學習，作為目前最熱的機器學習方法，但並不意味著是機器學習的終點。

對於深度學習的學習我們可以瞅一瞅中公教育最近聯合中科院專家推出的深度學習課程。

主要滿足在校大學生和在職人士的需要，採用線上直播模式。學完配合中科院證書加持。就業更有利。

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  • 中科院人工智慧專家傾力研發，真實企業級項目實操，直面復雜開發環境，擺脫開源項目理想化開發，更加符合企業真實需求，六大項目循序漸進，同行業中項目最多，課程內容最深入，以實操貫穿理論，避免紙上談兵，助力躋身人工智慧領域專家。

  • 技術緊跟市場需求，落地領域寬泛，不限於語音識別、圖像識別、機器對話等前沿技術 ，涵蓋行業內 75%技術要點，滿足各類就業需求（技術落地領域廣泛，如語音識別（微信語音轉文字、Siri、天貓精靈等）、圖像識別（火車站人臉識別、人臉打卡、辦卡人臉識別、健康碼人臉識別、違章拍攝、網路識圖、淘寶識圖、有聲繪本）、機器對話（微軟小冰、同聲翻譯等））。

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I. 深度學習和人工智慧有什麼關系

人工智慧
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。
機器學習
機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：
如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。
深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
關系
嚴格意義上說，人工智慧和機器學習沒有直接關系，只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式，也是最重要的實現方式。
深度學習是機器學習比較火的一個方向，其本身是神經網路演算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
人工智慧（AI）和機器學習（ML）現在是兩個非常熱門的流行語，通常似乎可以互換使用。但這二者並不完全一樣，但是有時會導致人們的看法有一些混亂，因此需要解釋這二者之間的區別。當大數據、數據分析，以及更廣泛的技術變革浪潮席捲全球時，這兩個術語都會頻繁出現。總之，最好的答案是：人工智慧是一種機器能夠以人們認為「聰明」的方式執行任務的更廣泛的概念。而且，機器學習是人工智慧的一個最新應用，它基於這樣一個想法：真的應該能夠讓機器訪問數據，讓他們自己學習。