深度学习深度学习是实现机器学习的一种技术。人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习，机器学习机器学习是实现人工智能的一种方法，年轻时，学习是被强迫的，为了升学逼不得已而为之，恰恰是那时的学习才为的生活奠定了基础。
1、你学习的目的是什么？学习有何意义？
年轻时，学习是被强迫的，为了升学逼不得已而为之，恰恰是那时的学习才为的生活奠定了基础。从此，我的思想中对于学习有了更深的认知，我知道厚积方能薄发，只有学习才能让我了解更多的知识，才能适应这个社会对于文化知识的要求，需要。长大了，学习成为一个不得不去做的事，因为立足于社会必然需要一定的知识储备和技能水平，学习不仅能作为一个敲门砖走进生存的门槛，更能彰显个人文化修养和气质，
2、机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？
给亲分享下人工智能、机器学习和深度学习、强化学习的区别与联系。2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，这两年在不管在国内还是在国外，人工智能、机器学习仿佛一夜之前传遍大街小巷。机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判，
如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度，Google自然也在其中，去年早些时候GoogleDeepMind的AlphaGo项目在举世瞩目的围棋比赛中一举击败了韩国选手李世石，媒体就是使用了人工智能、机器学习和深度学习这几个术语，来解释DeepMind获胜的原因，并将它们混为一谈。
但是三者其实不是一回事，区别与联系本文借助MichaelCopeland的讲解，让我们撩开人工智能、机器学习和深度学习的概念，深入理解它们的关系和区别。为了搞清三者关系，我们来看一张图：如图所示：人工智能最大，此概念也最先问世；然后是机器学习，出现的稍晚；最后才是深度学习，从低潮到繁荣自从1956年计算机科学家们在达特茅斯会议（DartmouthConferences）上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。
在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃，但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是2015年之后。大部分原因，要归功于图形处理器（GPU）的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大，另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现（大数据运动）：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。
下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习，人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”（GeneralAI）概念，拥有人类五感（甚至更多）、推理能力以及人类思维方式的神奇机器，
在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止，我们力所能及的，算是“弱人工智能”（NarrowAI）：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子，
这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的？智能来自哪里？这就涉及到下一个同心圆：机器学习，机器学习机器学习是实现人工智能的一种方法，机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等，简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。
