一文讀懂人工智慧、機器學習、深度學習、強化學習的關係（必看）

近些年，人工智慧的熱度都維持在一定的高度。從Google AlphaGo到Chatbot聊天機器人、智慧理專、精準醫療、機器翻譯等，人工智慧技術被應用於安防、醫療、家居、交通、智慧城市等各行各業，其前景是毋庸置疑的，未來絕對是一個萬億級市場。

人工智慧是下一次工業革命的核心力量，它企圖瞭解智慧的實質，並以科技詮釋人類的生活，目前最流行的深度學習技術佔據著人工智慧最新成果的核心領域，機器人開發、語音識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等不斷推陳出新，可以設想，未來由人工智慧塑造的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。《國務院關於印發新一代人工智慧發展規劃的通知》（國發[2017]35號）的釋出，明確了人工智慧產業將成為新的重要經濟增長點，中國將成為世界主要人工智慧創新中心。

根據應用領域的不同，人工智慧研究的技術也不盡相同，目前以機器學習、計算機視覺等成為熱門的AI技術方向。 但是大家在關注或研究人工智慧領域的時候，總是會遇到這樣的幾個關鍵詞：人工智慧、機器學習、深度學習、強化學習。那麼四者之間是什麼關係呢？

來看下面一張圖：

人工智慧: 以電腦解決問題

人工智慧比喻成的孩子大腦，機器學習就是讓孩子去掌握認知能力的過程，而深度學習是這過程中很有效率的一種教學體系。人工智慧是目的，是結果；深度學習、機器學習是方法，是工具。

機器學習：一種實現人工智慧的方法

機器學習是人工智慧的一種途徑或子集，它強調“學習”而不是計算機程式。一臺機器使用複雜的演算法來分析大量的資料，識別資料中的模式，並做出一個預測——不需要人在機器的軟體中編寫特定的指令。在錯誤地將奶油泡芙當成橙子之後，系統的模式識別會隨著時間的推移而不斷改進，因為它會像人一樣從錯誤中吸取教訓並糾正自己。通過機器學習，一個系統可以從自身的錯誤中學習來提高它的模式識別能力。

深度學習：一種實現機器學習的技術

深度學習是一種特殊的機器學習，深度學習適合處理大資料，而資料量比較小的時候，用傳統機器學習方法也許更合適。深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並擴充了人工智慧的領域範圍。

深度學習摧枯拉朽般地實現了各種任務，使得似乎所有的機器輔助功能都變為可能。無人駕駛汽車，預防性醫療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現。

機器學習中除了深度學習還有一個非常重要的強化學習

過去十年中，強化學習的大部分應用都在電子遊戲方面。最新的強化學習演算法在經典和現代遊戲中取得了很不錯的效果，在有些遊戲中還以較大優勢擊敗了人類玩家。未來強化學習在醫療和教育方面有望得到很高的應用。

當下的人工智慧時代，機器學習的重要性不言而喻，給大家推薦一套完整的人工智慧體系課程，包含以下5門課程，由淺入深學習機器學習、深度學習、強化學習，希望本文能讓你更好地入門人工智慧。

1、基於Python的機器學習 （<<<<立即點開免費試看） 9課時

無需擁有非常紮實的理論（數學、模型）基礎，只需要對於Python程式語言有所瞭解就可以進行學習。其目的在於更快、更好的解決實際問題。

本視訊中利用Python程式語言實現線性分類器、支援向量機、樸素貝葉斯等經典機器學習模型來解決諸如腫瘤良惡性預測、手寫體識別、泰坦尼克號生還預測等實際問題。並就模型本身泛化力問題（過擬合、欠擬合）進行討論與實驗。

• 課程大綱：
  > · 機器學習簡介及開發環境
  > · 監督學習-分類學習-線性分類器
  > · 監督學習-分類學習-線性分類器-支援向量機
  > · 監督學習-樸素貝葉斯
  > · 監督學習-決策樹模型
  > · 無監督學習-K近鄰演算法
  > · 機器學習進階-特徵降維
  > · 機器學習進階-特徵篩選
  > · 機器學習進階-泛化力-過擬合與欠擬合

2、 安全資料科學 （<<<立即點開免費試看） 25課時

本課程包括基於機器學習演算法的主被動網路安全解決方案，如簽名檢測、異常檢測、掃描檢測、隱私保護資料探勘等，採用演算法主要包括傳統的基於規則、人工神經網路、支援向量機等，同時也會介紹一些安全領域的常見資料集以及資料預處理、特徵提取等技巧。

• 課程大綱：
  · 機器學習基礎介紹
  · 被動網路安全解決方案——簽名檢測、異常檢測、混合檢測、掃描檢測等
  · 主動網路安全解決方案——隱私保護資料探勘
  · 安全領域的常見資料集
  · 資料處理技巧
  · 泛安全、安全大資料、深度學習在安全領域的常見應用介紹

3、機器學習與網路安全 （<<<<立即點開免費試看） 39課時

目前將深度學習技術應用於資訊保安的例項非常稀少，國內外大型案例均處於研究狀態，本課程彌補了這一遺憾，將為您從零基礎補足邁向人工智慧時代的預備知識，掌握現在最流行的深度學習核心技術，能夠獨自編寫基於深度學習的人工智慧程式，並跟隨我們一起探究並完成深度學習應用於資訊保安領域的例項。

• 課程大綱：

  基礎知識
  
  常用機器學習演算法：
  
  深度學習基礎
  
  卷積神經網路（CNN）
  
  遞迴神經網路（RNN）
  
  最新深度學習進展
  

4、零基礎深度學習 （<<<<點開立即免費試看） 56課時

• 課程大綱：
  >
  > . 基礎知識
  > 包含線性代數、概率與數理統計、微積分等深度學習基礎數學知識，也涵蓋了本課程中能夠使用的Python程式設計知識，通過實戰編寫一個數學遊戲例項，為之後的學習打下良好的基礎。
  >
  > . 神經網路
  > 包含從MCP模型到多層感知器的歷史發展，詳細講解神經網路的前饋與反饋計算的數學推導與實際專案，例項中包含使用Tensorflow等深度學習系統編寫神經網路的方法，並完成資料分析實戰。
  >
  > . 卷積網路
  > 從最基本的卷積演算法開始，逐步深入到深層卷積網路，詳細講解卷積網路的特徵提取方法，並講解如何在非影象資料上實施卷積網路進行資料分析，讓您能在任何行業尋找合適資料並應用卷積網路。
  >
  > . 序列網路 本章將包含處理自然語言等時序資料常用的RNN模型與LSTM技術，
  > 以及序列建模、詞向量對映等各種自然語言處理技術，豐富的例項將會包含翻譯、對話、文字生成等，並讓您實踐如何使用時序建模技術進行資料預測。

5、人工智慧強化學習 （<<< 點開立即免費試看）

隨著深度學習技術的流行，深度學習中的一些主流技術（如深度卷積神經網路、序列建模、記憶管理等）與強化學習在許多應用場景上出現了結合點，例如使用深度卷積網路來獲取遊戲畫面的回放，然後結合強化學習本身的機制來訓練出可以自己玩遊戲的人工智慧程式。強化學習技術目前仍面臨訓練環境與計算能力的瓶頸，相信隨著科技的進一步發展，在未來十年它一定會成為人工智慧領域的核心技術之一。

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