人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，目的是要让机器能够像人类一样具有感知、观察的能力，并且可以做到理解和推理（弱人工智能），甚至做到自适应、处理未曾遇到过的问题（强人工智能）。
大数据
大数据是人工智能的基础，数据里蕴含着海量信息以待发现。
云计算
简单来说，云计算是大数据的实现工具之一。
机器学习
机器学习的任务是，在大数据的基础上，发掘其中蕴含的有用信息并进行提取（特征提取）。
深度学习
深度学习是实现机器学习的一种技术，深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并利用这些组合特征解决问题。
总结： 从上面可以看出后三者是层层包含关系，机器学习是解决人工智能的一个重要手段，深度学习则是机器学习的一个分支，而实现人工智能的关键所在就是“通过海量数据的训练”，而这些海量数据的统计、分析与处理正是依靠云计算等大数据分析平台来实现的。**
初次涉及人工智能领域，将来也打算从事这方面研究，正在学习，记录一下学习路程。
如有不当，请各位批评指正<抱拳><抱拳><抱拳>
笔记：
一、传统机器学习和深度机器学习：(以人脸识别为例)
1)传统机器学习的方法，需人工给出相应的“面部特征”，眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴的模样等等，以此来对对象进行分类识别。
2)深度学习的方法则更进一步。深度学习自动地找出这个分类问题所需要的重要特征扫描二维码关注公众号，回复： 8901335 查看本文章
一、机器学习有两次浪潮。
1)浅层学习（Shallow Learning），一种基于统计的机器学习算法。
2)深度学习（Deep Learning），自动提取特征。
