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人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
机器学习：一种实现人工智能的方法
机器学习是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
与传统的为解决特定任务的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
深度学习：一种实现机器学习的技术。
机器学习的分支，它是试图使用包含复杂结构的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
对于人工智能的本质，大致可以用以下三点来概括：
1、 现阶段所讨论的人工智能，较大程度上都是在谈人工智能这个大概念下机器学习领域中的深度学习技术。
2、对数据有很大的依赖性，本质上是一种基于大数据的统计分析技术。
3、深度学习所能做的，简单的来说就是将信息分类。对高维度海量信息的分类还能实现类似人类“识别”和“预测”的功能。
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