一,AI人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧。

二,機器學習機器學習通過演算法,使用歷史資料進行訓練,訓練完成之後會產生模型.當有新的資料提供時,使用訓練產生的模型進行預測.機器學習用的資料是由Feature和label組成的.

三,表示學習表示學習是學習一個特徵的技術的集合：將原始資料轉換成為能夠被機器學習來有效開發的一種形式。它避免了手動提取特徵的麻煩，允許計算機學習使用特徵的同時，也學習如何提取特徵：學習如何學習。機器學習任務，例如分類問題，通常都要求輸入在數學上或者在計算上都非常便於處理，在這樣的前提下，特徵學習就應運而生了。然而，在我們現實世界中的資料例如圖片，視訊，以及感測器的測量值都非常的複雜，冗餘並且多變。那麼，如何有效的提取出特徵並且將其表達出來就顯得非常重要。傳統的手動提取特徵需要大量的人力並且依賴於非常專業的知識。同時，還不便於推廣。這就要求特徵學習技術的整體設計非常有效，自動化，並且易於推廣。表示學習中最關鍵的問題是：如何評價一個表示比另一個表示更好？表示的選擇通常通常取決於隨後的學習任務，即一個好的表示應該使隨後的任務的學習變得更容易。一言以蔽之:不用人工構建特徵四,深度學習深度學習就是表示學習最好的體現,深度學習就是用來解決人工構建特徵麻煩而且不準確的問題.優點是機器自己會構建特徵,缺點是看不出來是那種因素對結果影響較大.

深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧。

深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是一個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。