這個詞是個複合詞，兩部分都有具體的含義，解釋如下：：

1、人工智慧：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，影象識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智慧就是要解決這類問題；

2、深度學習：其核心就是自動將簡單的特徵組合成更加複雜的特徵，並用這些特徵解決問題；

兩者綜合起來釋義如下：

1、人工智慧深度學習：自動將簡單的特徵組合成更加複雜的特徵，並用這些特徵解決計算機很難解決的問題（計算機很難解決人類的直覺遇到的問題）。

人工智慧深度學習是一門複雜而有挑戰性的科學範疇，這裡麵包含了大量的學習範圍：模式識別、資料探勘、統計學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理、這裡面又涉及到大量的計算機語言演算法：迴歸演算法、神經網路演算法、SVM演算法（支援向量機）、聚類演算法、降維演算法、推薦演算法、有(無)監督學習演算法、特殊演算法等。

所以這是一項非常複雜、具有挑戰性和前瞻性的發展趨勢，希望可以幫助到你，加油。

人工智慧時代已經到來，AlohaGO的擊敗李世石成為了圍棋界的神話，讓許多人震驚不已。那麼AlphaGo是怎麼產出的呢?它是源自於人工智慧的深度學習。

隨著深度學習技術的成熟，AI人工智慧正在逐步從尖端技術慢慢變得普及。許多人也都在疑惑，什麼叫做深度學習演算法呢?再此獵維科技狡辯就給大家科普一下，什麼叫做人工智慧深度學習?

深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料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，並以與生物類似的互動方式適應環境。

例如，正在接受計算機視覺訓練的深度學習系統可能會首先學會識別出現在影象中的物體邊緣。這些資訊被傳送到下一層，可能會學習識別角落或其他特徵。它一遍又一遍地經歷同樣的過程，直到系統最終開發識別物體甚至識別人臉的能力。

人工智慧深度學習j教學班顧名思義就是針對人工智慧深度學習技術開展的教學課程。學習這些課程，可以瞭解人工智慧技術，參加人工智慧專案實戰，畢業後去從事人工智慧相關崗位的工作。

　　我們來一起梳理一下人工智慧與深度學習的關係。

　　首先，大家所談論的人工智慧可以分為兩個層面：“強人工智慧”和“ 弱人工智慧”。其中：

　　希望借鑑人類的智慧行為，研製出更好的工具以減輕人類智力勞動，類似於“高階仿生學”。

　　希望研製出達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據自己的意圖開展行動，可謂“人造智慧”。

　　AI技術現在所取得的進展和成功，是緣於“弱人工智慧”而不是“強人工智慧”的研究。要想讓AI借鑑人類的智慧行為，關鍵的一個環節是讓AI模擬人類的學習行為。

　　所以，這裡面有個非常關鍵的技術，叫做機器學習。

　　機器學習是專門研究計算機怎樣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效能。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徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

　　目前的機器學習可以分為三大類：

（1）有監督的學習

　　資料具備特徵（features）和預測目標（labels），又分為：

　　a.二元分類

　　簡單粗暴地理解，即讓AI做是非題

　　b.多元分類

　　可以理解為，讓AI做選擇題

　　c.迴歸分析

　　可以理解為，讓AI做計算題

（2）無監督的學習

　　從現有資料並不知道預測的答案，無預測目標（labels）。

（3）強化學習

　　通過定義的動作、狀態和獎勵不斷訓練，使其學會某種能力。

　　機器學習有一個很有意思的技術，叫做人工神經網路。

　　而深度學習是一種特殊的機器學習，是機器學習研究中的一個新領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。

　　深度學習能直接對大量資料進行表徵學習，來替代手工獲取特徵。深度學習與傳統機器學習最主要的區別在於：隨著資料規模的增加其效能也不斷增長。引發深度學習熱潮的一個標誌性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研發）擊敗了李世石九段。

　　相應的，深度學習有一個非常重要的技術，叫做卷積神經網路。

　　卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）是一種典型的深度神經網路，它避免了對影象的複雜前期預處理，可以直接輸入原始影象，因而得到了更為廣泛的應用。

　　最後，我們用一張圖來梳理一下人工智慧、機器學習、深度學習的關係：

人工智慧是一個很大的概念，包含了很多內容，其主要目的是想讓機器能擁有類似於人的智慧：比如說識別東西、對話、看書、藝術創作、遊戲娛樂等等；

深度學習是人工智慧領域的一種方法。也就是說深度學習可以實現人工智慧的一些要求，比如說識別東西、對話。

前面朋友說的我就不重複了，瞭解深度學習，還需要認識到深度學習在人工智慧中的位置。如果說資訊科技是第三次工業革命的核心，那麼人工智慧所代表的智慧則是下一次工業革命的核心力量。

2016年，谷歌阿爾法圍棋以4:1戰勝圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石，不僅讓深度學習為人們所知，而且掀起了人工智慧的“大眾熱”。此後，人工智慧越來越熱，從機器人開發、語音識別、影象識別、自然語言處理到專家系統等不斷推陳出新。

同時，人工智慧技術越來越多地融入到我們的生活中，出現了智慧音箱、智慧助理、智慧機器人等。

根據應用領域的不同，人工智慧研究的技術也不盡相同，目前以機器學習、計算機視覺等成為熱門的AI技術方向。但是，平常接觸中，很多人分不清人工智慧、機器學習、深度學習和強化學習的關係。

簡單說，人工智慧範圍最大，涵蓋機器學習、深度學習和強化學習。如果把人工智慧比喻成孩子大腦，那麼機器學習是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這種過程中很有效率的一種教學體系。

有人表示，人工智慧是目的，是結果；深度學習、機器學習是方法，是工具。

百度百科如此闡釋人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。人工智慧是研究、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技術科學。

而機器學習是人工智慧的一種途徑或子集，它強調學習而不是計算機程式。一臺機器使用複雜的演算法來分析大量的資料，識別資料中的模式，並做出一個預測——不需要人在機器的軟體中編寫特定的指令。

機器學習之父Tom Mitchel如此定義機器學習：

每個機器學習都可以被精準地定義為：1.任務；2.訓練過程；3.模型表現P。而學習過程則可以被拆解為“為了實現任務T”，我們通過訓練E，逐步提高表現P的一個過程。

舉個例子，讓一個模型認識一張圖片是貓還是狗(任務T)。為了提高模型的準確度(模型表現P)，我們不斷給模型提供圖片讓其學習貓與狗的區別(訓練過程E)。在這個學習過程中，我們所得到的最終模型就是機器學習的產物，而訓練過程就是學習過程。

而深度學習則是一種實現機器學習的技術，它適合處理大資料。深度學習使得機器學習能夠實現眾多應用，並拓展了人工智慧的領域範疇。

從安防監控、自動駕駛、語音識別到生命科學等等，深度學習以“摧枯拉朽之勢”席捲行業。

以語音識別為例，通過機器學習，語音識別能隨著時間向用戶學習，最後能達到95%的準確性。但是訓練過程是密集的。

而神經網路處理數十億個口語音訊，將語音識別提高到接近100%的準確度，同時還能縮短訓練時間。此外，語音識別還通過關鍵詞和主題對原始音訊進行分類，並識別發言者，這對音訊監控具有廣泛而深遠的影響。

除了深度學習，機器學習中還有非常重要的強化學習。

過去十年，強化學習的大部分應用都在電子遊戲方面。未來，在直升機特技飛行、經典遊戲、投資管理、發電站控制、讓機器人模仿人類行走等領域有著廣泛的應用。天際網

第二個問題，好學不好學?世上無難事，只怕有心人。只要你用心學習相信你一定可以學好！

深度學習其實是機器學習的深化，本質就是分配權重的多重調整，是多條數學公式。機器學習就是對輸入的資料進行分配權重，對分配權重後的資料通過一定的判斷然後輸出合適的資料。

權重就是資料的一個數值，代表這個資料重不重要，有多重要。分配權重的工具就是數學，線性代數，離散數學之類的。

設定一個規則，使資料通過這個規則，對資料的一些特徵進行判斷，過濾掉一些無意義的，或者是不重要的資料。而如何調整這個規則的判斷條件，更準確的過濾資料，就是機器學習。

一般而言，機器學習的規則需要專業的人主動設定。

在機器學習的基礎上，新增多層規則，資料依次經過每層規則，規則的層數稱為深度，層數越多，資料過濾越充分，增加深度和調整規則的過程，就是深度學習。

深度學習可以需要大量的資料來調整規則。

在深度學習的基礎上，新增一個或多個調整規則的規則，通過輸入資料和對輸出資料的預測，對機器學習的調整方式進行自動優化，使之更高效，更合理的處理資料，優化的方法就稱為人工智慧。

舉個例子：

一家公司招10個人，但是收到了20分簡歷，也就是輸入20份資料，輸出10份資料。

進行面試時，其中一輪面試內容的調整就相當於機器學習，簡歷上寫的和麵試時說的就是資料的特徵，面試官的問題都會，面試者的資料權重提高，反之降低。

多輪面試內容的調整就相當於深度學習，面試官問不同層次的問題，在多個方面來判斷你的資料，給予不同的權重。

人工智慧就是通過面試者資料的特徵，每一次面試都對問題的層次和權重進行自動調整，最終得到最合理的權重。

最後，權重越高，就職的概率越高，權重不足，簡歷打水漂。

深度學習是一種機器學習的方法，是通過含有複雜結構，或由多重的非線性變化所構成的多個神經網路，對資料進行高層模糊計算。

深度學習其實就是人工智慧神經網路的發展，這就好像我們人類的大腦的神經網路可以對所接觸學習到的事物進行抽象化建模一樣，AI通過網路環境中學習，並通過類生物的互動方式適應環境。

一般最簡單易懂的，就是人工智慧對於視覺的深度學習，在AI神經網路學習過程中，對於人臉的學習識別，它首先會從邊緣開始讀取識別，然後由外向內的逐層傳遞，在經歷一次又一次的迭代更新後，最終就可以演化出對於人臉的智慧識別能力

這就像你一遍又一遍的去觀察一個人的面部細節，最終你會記住這個人的面部所有特徵，甚至可以通過只觀察某人的面部區域特徵就可以判斷他是誰

我相信很多人可以在看不到全貌的情況下，判斷出這張嘴屬於誰，這就是大腦神經網路深度學習後生成了模糊的自動分析能力。

最後關於你問的好學嗎。如果是指你個人想學習這項技術的話，我推薦你可以看看特倫斯·謝諾夫斯基的《深度學習》這本書

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)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(AI, Artificial Intelligence)。

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。