人工智能深度学习属于？
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
人工智能中的深度学习是怎么样的？
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
人工智能和深度学习是有同心圆关系的。
人工智能的研究领域目前在不断扩大，已经包括了专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、推荐系统等，我们目前力所能及的是“弱人工智能”，即在特定任务上执行水平与人来相当，这主要归功于实现人工智能的方法—机器学习。
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】）是一类算法集合，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。如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
深度学习是一种实现机器学习的技术；机器学习是一种实现人工智能的方法；从而也可以说深度学习也是一种实现人工智能的方法。
其实人工智能是一个很宽泛的概念，当下人工智能宽泛的指的就是用机器学习的方法去替代原先需要人类脑力劳动才能完成的非机械性工作。
机器学习存在时间已经很长，算起来应该是上个世纪的一些算法。机器学习中性能较为突出的是神经网络算法，由于模仿人类大脑中神经元的运行方式进行算法设计而得名，然而原先复杂点的神经网络由于运算量极其庞大，其训练和执行效率都很低。
近些年，随着半导体工艺的发展以及新型运算架构的出现，一些实用性较强且适用于神经网络运算的处理器如gpu，npu，tpu等的出现，加速了神经网络算法在更多方向的落地，尤其是深度学习算法，深度学习算法是指有多层神经网络构成的算法，其可以提取更多的事物特征，进而拥有更强的学习能力！
如今深度学习算法已经广泛应用于社会生活和生产中，如语音识别与合成，图像识别，系统指挥等等！
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