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AI,机器学习和深度学习的区别到底是什么
通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。深度学习 深度学习是机器学习的一个子集，推动计算机智能取得长足进步。它用大量的数据和计算能力来模拟深度神经网络。
机器学习(Machine Learning)是指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。
机器学习是AI的一个子领域。这里的核心原则是机器为自己提供数据和“学习”。它目前是企业AI工具包中最有前途的工具。ML系统可以快速应用来自大型数据集的知识和培训，擅长面部识别，语音识别，物体识别，翻译以及许多其他任务。
人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。可以说深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个分支。
学习AI深度学习都需要做什么项目?优就业的深度学习怎么样?
（1）人工智能领域权威机构，这个课程是中公教育和中科院自动化研究所合作的，中国科学院自动化研究所可以说是人工智能领域的权威代表。它是我国最早成立的国立自动化研究机构和最早开展类脑智能研究的国立研究机构。
项目一：手写数字识别项目实战 本项目基于目前最流行的开源深度学习框架 TensorFlow 来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字图片的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字图片的识别。
主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业。优就业开设深度学习课程主要是为了帮助学员进一步掌握深度学习技术，成为AI工程师。
优就业深度学习是和中科院人工智能领域专家打造系列课程，直面人工智能行业标准制定者，中科院自动化研究所重点实验室专家全程直播教学，亲自指导授课和实践 ，曾主持国家自然科学基金，参与多个国家级科研项目，并出版人工智能专著。
) 技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术 ，涵盖行业内75%技术要点，契合各类就业需求。
深度学习中的深度是指
深度学习中的“深度”是指中间神经元网络的层次很多。深度学习的定义 深度学习是机器学习的一种方法，它基于人工神经网络的结构和工作原理。
“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含的层数，成为模型的深度（dpth）。
早期所谓的“深度”是指超过一层的神经网络。但随着深度学习的快速发展，其内涵已经超出了传统的多层神经网络，甚至机器学习的范畴，逐渐朝着人工智能的方向快速发展。
深度学习的”深度“是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，即”隐藏层“的层数，层数越多，深度也越深。所以越是复杂的选择问题，越需要深度的层次多。除了层数多外，每层”神经元“－黄色小圆圈的数目也要多。
深度：向下或向里的距离。 事物向更高阶段发展的程度。 触及事物本质的程度。
通常深度在机器视觉里面都是指空间里面的各个点相对于摄像头的距离 ，知道了这个信息之后就可以很方便的计算各点之间的相互距离了。深度学习中的深度是指学习程度高。
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