A. 深度学习对人工智能有什么意义

目前人工智能最成功，效果最好的技术就是深度学习了
可以说，人工智能这一波专浪潮就是深度学习属推起来的，深度学习在很多领域达到了人的识别能力，比如图像识别，语音识别，自然语言处理
那么很多工业制造上的智能化就可以实现了

B. 网上说的深度学习，人工智能具体是什么东西呢

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或者由内多重非线性变换构容成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。
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。
而人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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。

C. 深度学习对人工智能的发展做了什么贡献

  1. 深度学习与AI。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分专为弱人工智能和强属人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。而深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learning居首）。或者换句话说，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口。

  2. 2. 深度学习与ML。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系。在DL还没有火起来的时候，它是以ML中的神经网略学习算法存在的，随着计算资源和big data的兴起，神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法，一种是将其视作feature extractor，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。

D. 深度学习与人工智能有什么区别与联系吗

我们平时说的人工智能是统称，包括人工智能技术和产品。简单说就是通过模拟人工来实现专某种的功属能。
机器学习，就是通过软件/工具，让机器来自动学习，然后能达到我们期望的智能水准。
深度学习，是让机器学习更深入的学习，包括智能判断、推演等等，只有机器能进行深度学习，机器智能才能慢慢达到我们的要求。是机器学习实现的一种技术。

E. 深度学习和人工智能之间是什么样的关系

我只是想要点分，所以如果可以的话请点赞
人工智能很早就有了，人工智内能本质就是让机器具有容智慧
但是机器只能够学习，目前仍不具有强主动创造能力，和几十年前一样，他又是怎么火起来的？
那么为什么人工智能火起来了，因为深度学习，深度学习火起来是因为深度神经网络
深度学习是人工智能的一种最火热的实现手段，主要依赖于高质量的算法和大数据计算技术
所以只有硬件跟上去了，深度学习才能更好的实现，这就是它火起来的原因

F. 深度学习和人工智能是什么关系

其实深度学习、人工智能和机器学习一般都捆绑出现，通常大家也是痛不清楚这三者的关系，既然题主已经问了其中两个了，我这边就顺便把 3 个都说一说吧。

随着技术越来越发达，人工智能、机器学习、深度学习等名词越来越频繁地出现在我们视野中。但事实是，绝大多数人可能还不清楚人工智能、机器学习、深度学习是什么，三者之间有什么区别。今天我们就来看一下这个问题。

人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为
AI。它是研究、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。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。

机器学习

机器学习是人工智能的核心，是使计算机拥有智能的根本途径。人通过学习变得越来越聪明，机器也能通过学习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。这其中涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习能在学习的过程中通过经验和以往的数据，改善具体算法的性能。

深度学习

深度学习(Deep
Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向，是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)领域。相比于机器学习更强大，学习速度更快，带来的结果也更加准确可靠。

深度学习从统计学的角度来说，就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据。深度学习需要大量的模型和数据去训练，目前在语音和图像识别方面取得的效果很不错。

三者的关系与区别

机器学习是人工智能的实现方法，深度学习是机器学习的其中一种，深度学习比机器学习需要的数据和运算量更大，所以效果相对更好。人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习。

G. 深度学习在人工智能中处于什么样的地位

如图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，回稍晚一点；最答内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。人工智能（ArtificialIntelligence）——为机器赋予人的智能我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”（NarrowAI）。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类；或者Facebook的人脸识别。

H. 深度学习和人工智能有什么关系怎么学习啊有没有推荐的课程

要说深度学习与人工智能的关系

中间还需要加一个机器学习。

机器学习：一种实现人工智能的方法

深度学习：一种实现机器学习的技术

总结来说深度学习就是一种技术。实现人工智能的技术

深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。

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  • 中科院人工智能专家倾力研发，真实企业级项目实操，直面复杂开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求，六大项目循序渐进，同行业中项目最多，课程内容最深入，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵，助力跻身人工智能领域专家。

  • 技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术 ，涵盖行业内 75%技术要点，满足各类就业需求（技术落地领域广泛，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、网络识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等））。

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I. 深度学习和人工智能有什么关系

人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、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。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，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，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。
机器学习
机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。
机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：
如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。
深度学习
深度学习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。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。
关系
严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。
深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
人工智能（AI）和机器学习（ML）现在是两个非常热门的流行语，通常似乎可以互换使用。但这二者并不完全一样，但是有时会导致人们的看法有一些混乱，因此需要解释这二者之间的区别。当大数据、数据分析，以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时，这两个术语都会频繁出现。总之，最好的答案是：人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。而且，机器学习是人工智能的一个最新应用，它基于这样一个想法：真的应该能够让机器访问数据，让他们自己学习。