我们常常听到人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，强化学习，图像识别，语音识别，自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇，今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系：
人工智能首先使用来解决问题的：
人工智能：
人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别，推荐系统等等。
机器学习：
机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
机器学习：一种实现人工智能的方法
深度学习：
其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
深度学习+强化学习= AI
深度学习：一种实现机器学习的技术
三者关系
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。
神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。
机器学习的范围
机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。
参考文章：
https://www.zhihu.com/question/57770020
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/5452.html
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