定义
- 人工智能（AI - Artificial Intelligence） ：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它旨在让计算机能够像人类一样思考、学习和决策，涉及到诸如计算机视觉、自然语言处理、机器人学等多个领域。例如，智能机器人可以感知周围环境（通过传感器）、进行简单的推理（根据预设规则或算法）并做出行动（如移动、抓取物体等）。
- 机器学习（ML - Machine Learning） ：是人工智能的一个分支，一种通过算法让计算机系统利用数据来改进性能的技术。机器学习算法可以从数据中自动分析获得规律，并利用这些规律对未知数据进行预测。比如，垃圾邮件分类器可以通过学习大量的已标记为垃圾邮件和正常邮件的数据，来判断新的邮件是否为垃圾邮件。
- 深度学习（DL - Deep Learning） ：是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络，尤其是深度神经网络，来构建复杂的模型。深度学习中的 “深度” 指的是神经网络的层数较多，这些网络可以自动学习数据中的复杂模式。例如，在图像识别领域，深度学习模型（如卷积神经网络）能够自动提取图像的特征，如边缘、纹理等，用于识别物体。
联系
- 深度学习是机器学习的一个重要分支，而机器学习又是人工智能的关键组成部分。深度学习的发展极大地推动了机器学习的进步，进而为人工智能的众多应用提供了强大的技术支持。
- 它们在目标上具有一致性，都是为了使计算机系统能够更好地处理和理解数据，模拟人类的智能行为。例如，在语音识别任务中，人工智能提供整体的框架，机器学习提供从语音数据到文本的转换模型训练方法，深度学习则利用其强大的神经网络结构来提高语音识别的准确率。
- 数据在它们的发展中都扮演着关键角色。无论是机器学习还是深度学习，都需要大量的数据来进行模型训练。这些数据可以是结构化的（如数据库中的表格数据）或非结构化的（如文本、图像、音频等）。通过学习这些数据，模型能够不断优化自身，提高性能。
区别
范围 ：
- 人工智能是一个非常广泛的领域，它包括了机器学习、自然语言处理、机器人学、计算机视觉等多个子领域。机器学习是人工智能的一个重要分支，它主要关注如何让计算机利用数据来自动学习。深度学习则是机器学习的一个子集，专注于利用深度神经网络进行模型构建和训练。
方法和模型结构 ：
- 机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。监督学习需要有标签的数据进行训练，如线性回归用于预测房价；无监督学习处理无标签数据，如聚类算法将数据分成不同的簇；强化学习则是通过智能体与环境交互，根据奖励信号来学习最优策略。深度学习主要基于神经网络，尤其是多层深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）及其变体（如长短期记忆网络 LSTM）用于处理序列数据。
- 人工智能还包括一些基于规则的系统，这些系统是由人类专家手动编写规则来指导计算机行为，与机器学习和深度学习基于数据驱动的方法不同。
数据依赖程度和计算资源 ：
- 深度学习通常对数据量的要求更高，需要大量的标注数据来训练复杂的神经网络模型，以便模型能够学习到丰富的特征表示。同时，深度学习对计算资源的要求也更高，因为训练深度神经网络需要进行大量的矩阵运算，通常需要使用高性能的图形处理器（GPU）来加速计算。机器学习中的某些简单算法（如决策树等）对数据量的要求相对较低，计算资源消耗也较小。人工智能领域中的非机器学习部分（如基于规则的专家系统）对数据和计算资源的依赖程度则取决于具体的应用和规则的复杂性。