AI和深度学习的关系
人工智能，深度学习都是新的名词，两者之间的区别，联系是怎么样的呢？信息化系统集成经常能够在新闻，媒体上看到关于AI的报道，然而很多人对其并不是非常了解的。
深度学习是人工智能的子集，是完成人工智能算其中的一个。还有其他办法可以完成人工智能，比如核算学习，专家系统或许未来尚待人类创造的算法。
深度学习是指使用深度神经网络学习特定散布（概率论理念）然后完成人工智能。深度神经网络是相对简略感知机而言的。一般的感知机只要两三层，输入量也比较少。而深度神经网络的层数多，输入量多。
深度神经网络1980-1990年就有了概念，只是受限于其时硬件核算才能，难以完成。2010年来计算机的能力不断变强大，还有市场对图画处理、文字和音频处理的需求，深度学习才逐渐变成热门课题。
深度学习的概念来源于人工神经网络，十年之前人工神经网络的开展比较坎坷，一会比较吃香，时而跌入低谷。信息化系统集成看到最大的因素是电脑的CPU.,内存，硬盘，显卡等硬件制约。
8年前，多伦多大学的Hinton老师的徒弟使用神经网络在cv（电脑视觉）领域的大赛ImageNet上获得冠军，评价指标相对亚军增加了10%，这一打破使得神经网络研究有火爆了起来。新的神经网络层数更深，被研究者称之为深度学习。
从2012年后，跟着电脑运算能力变强，超级计算机的出现，GPU、TPU的呈现，数据规模的添加，使得深度学习模型变的更加的完善，直到现在深度学习在各个国家都是在研究的热门。
AI包含机器学习，数据发掘等等，其实深度学习和机器学习是同样的概念，然而深度学习的作用和别的机器学习办法更好用，所研究方向多为深度学习的办法，从效果来看，还是比较让人满意的。
总结来说，深度学习是办法，人工智能是使用。现有的人工智能的使用大部分都是选用深度学习的办法做的，并且还都取得了不错的结果。
AI是今后几十年的研究方向，而深度学习随着研究的加深，也将会变的更加的完善。