首先這個關係得搞清，機器學習是實現人工智慧的一種方法，深度學習是實現機器學習的一種方式。都有用，都需要，都得學。

人工智慧就包含了機器學習和深度學習，如果要進入人工智慧領域，推薦你學習Python語言，c語言，由於機器學習處理資料龐大，面對場景異常複雜，演算法是提高執行效率的途徑，為了要讓機器看起來更智慧，其實就是讓機器能否儘可能在短的時間學習儘可能多的東西，因為實際智慧並非自主意識去處理，而是能夠以最快速度選擇最優方案去處理。

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人工智慧簡稱AI，是研究如何利用計算機的軟硬體來模擬人類某些智慧行為的基本理論、方法和技術。是計算機學科的一個分支。而機器學習是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途經。深度學習是機器學習的方法。所以這三者是統一的，學哪個領域都沒問題！

這麼給你舉個栗子吧，你認識一個姑娘，想把她追到手，你所採用的方法叫人工智慧。

方法很多，其中一個就叫做欲擒故縱，那這個就稱之為機器學習。

欲擒故縱又會有很多實施方式，那其中一個實施方式就叫深度學習。

再進一步說，深度學習演算法有多種語言來實現，常用的有Python，Java等，這就相當於你是送朵花，還是買個包。

Java和Python也只是一種工具，核心還是演算法思想，也就是你追女孩子的思路。

所以你該明白，學習人工智慧，需要從總體上了解人工智慧的全貌，然後選準一個方向，深入研究，人工智慧面太廣了，一個人不可能全部搞明白，需要深入到某個分支細細研究，足以!

機器學習和深度學習是人工智慧的演算法之一，只不過現在深度學習是主流而已。前景的話，深度學習在影象處理，自然語言處理的各種任務上，效果還是非常顯著的。並且現在發展比較迅速，各種模型層出不窮。

要回答這個問題，首先得搞清楚這三者關係。

人工智慧是一個領域，或者高技術服務產業的一個形態。其中，所需的技術就包括機器學習，機器學習最核心的部分屬於深度學習。

如果，要問哪個更有前途，當然是深度學習，因為掌握了深度學習的開發技術，未來可以擔當更重要的崗位，起到更大的作用。

但是，深度學習技術需要深厚的數學功底，個人極強的邏輯思維能力，以及對新知識和技術的領悟能力等。