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人工智能和神经网络有什么联系与区别?
指代不同：人工智能通常指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工神经网络则是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
机器学习是一种实现人工智能的丰富，深度学习是一种实现机器学习的技术。先说关系，神经网络是实现机器学习的一种方式。
所以上面的四种概念中，人工智能是最宽泛的概念，机器学习是其中最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，而深度神经网络是神经网络的加强版。记住这个即可。
人工智能范围更广。神经网络是人工智能的一个分支，人工智能是一种涵盖多种技术和应用的领域，包括但不限于自然语言处理、机器学习、计算机视觉、智能代理和自主系统等。
而神经网络也是这样的。人工神经网络正是机器学习领域几十年来积累诞生的重大科学研究和工程应用成果，当前深度学习被看作是通向人工智能的关键技术，得到了很多科学家的重视。
本质差异：人工智能是无意识的机械物理过程，而人类思维主要是生理和心理的过程。人工智能是基于算法和数据的处理，而人类思维则涉及复杂的神经网络和情感因素。
什么是人工智能?
1、人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是一门研究和开发使机器能够模拟和执行人类智能活动的科学和技术领域。
2、人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门跨学科领域，旨在研究、开发和应用能够模拟、扩展和辅助人类智能的计算机系统。
3、人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
学习人工智能需要从哪些方面入手
人工智能是当今最火的风口之一，如果你也想抓住这个风口，可以从以下几个方面入手：多了解AI：这里指的不仅是技术，还包括历史、应用场景、未来趋势等等。可以通过读书、看报、上网搜索等方式了解。
人工智能需要学习的基础内容——认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。
核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。
机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
想学好人工智能，这些一定要学好 机器学习 首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。
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