一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系（必看）

人工智能是下一次工业革命的核心力量，它企图了解智能的实质，并以科技诠释人类的生活，目前最流行的深度学习技术占据着人工智能最新成果的核心领域，机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等不断推陈出新，可以设想，未来由人工智能塑造的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发[2017]35号）的发布，明确了人工智能产业将成为新的重要经济增长点，中国将成为世界主要人工智能创新中心。

根据应用领域的不同，人工智能研究的技术也不尽相同，目前以机器学习、计算机视觉等成为热门的AI技术方向。 但是大家在关注或研究人工智能领域的时候，总是会遇到这样的几个关键词：人工智能、机器学习、深度学习、强化学习。那么四者之间是什么关系呢？

来看下面一张图：

人工智能: 以电脑解决问题

人工智能比喻成的孩子大脑，机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。

 机器学习：一种实现人工智能的方法

机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。

深度学习：一种实现机器学习的技术

深度学习是一种特殊的机器学习，深度学习适合处理大数据，而数据量比较小的时候，用传统机器学习方法也许更合适。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。

深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。

机器学习中除了深度学习还有一个非常重要的强化学习

过去十年中，强化学习的大部分应用都在电子游戏方面。最新的强化学习算法在经典和现代游戏中取得了很不错的效果，在有些游戏中还以较大优势击败了人类玩家。未来强化学习在医疗和教育方面有望得到很高的应用。

 当下的人工智能时代，机器学习的重要性不言而喻，给大家推荐一套完整的人工智能体系课程，包含以下5门课程，由浅入深学习机器学习、深度学习、强化学习，希望本文能让你更好地入门人工智能。

1、基于Python的机器学习      （<<<<立即点开免费看）  9课时      

无需拥有非常扎实的理论（数学、模型）基础，只需要对于Python编程语言有所了解就可以进行学习。其目的在于更快、更好的解决实际问题。

本视频中利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测、手写体识别、泰坦尼克号生还预测等实际问题。并就模型本身泛化力问题（过拟合、欠拟合）进行讨论与实验。

课程大纲：

· 机器学习简介及开发环境

· 监督学习-分类学习-线性分类器

· 监督学习-分类学习-线性分类器-支持向量机

· 监督学习-朴素贝叶斯

· 监督学习-决策树模型

· 无监督学习-K近邻算法

· 机器学习进阶-特征降维

· 机器学习进阶-特征筛选

· 机器学习进阶-泛化力-过拟合与欠拟合

2、  安全数据科学     （<<<立即点开免费看）   25课时   

本课程包括基于机器学习算法的主被动网络安全解决方案，如签名检测、异常检测、扫描检测、隐私保护数据挖掘等，采用算法主要包括传统的基于规则、人工神经网络、支持向量机等，同时也会介绍一些安全领域的常见数据集以及数据预处理、特征提取等技巧。

课程大纲：

· 机器学习基础介绍

· 被动网络安全解决方案——签名检测、异常检测、混合检测、扫描检测等

· 主动网络安全解决方案——隐私保护数据挖掘

· 安全领域的常见数据集

· 数据处理技巧

· 泛安全、安全大数据、深度学习在安全领域的常见应用介绍

3、机器学习与网络安全     （<<<<立即点开免费看）    39课时

目前将深度学习技术应用于信息安全的实例非常稀少，国内外大型案例均处于研究状态，本课程弥补了这一遗憾，将为您从零基础补足迈向人工智能时代的预备知识，掌握现在最流行的深度学习核心技术，能够独自编写基于深度学习的人工智能程序，并跟随我们一起探究并完成深度学习应用于信息安全领域的实例。

课程大纲：

基础知识

常用机器学习算法：

深度学习基础

卷积神经网络（CNN）

递归神经网络（RNN）

最新深度学习进展

4、零基础深度学习  （<<<<点开立即免费看） 56课时   

 课程大纲：

.  基础知识

       包含线性代数、概率与数理统计、微积分等深度学习基础数学知识，也涵盖了本课程中能够使用的Python程序设计知识，通过实战编写一个数学游戏实例，为之后的学习打下良好的基础。

.  神经网络

       包含从MCP模型到多层感知器的历史发展，详细讲解神经网络的前馈与反馈计算的数学推导与实际项目，实例中包含使用Tensorflow等深度学习系统编写神经网络的方法，并完成数据分析实战。

.  卷积网络

从最基本的卷积算法开始，逐步深入到深层卷积网络，详细讲解卷积网络的特征提取方法，并讲解如何在非图像数据上实施卷积网络进行数据分析，让您能在任何行业寻找合适数据并应用卷积网络。

.  序列网络

本章将包含处理自然语言等时序数据常用的RNN模型与LSTM技术， 以及序列建模、词向量映射等各种自然语言处理技术，丰富的实例将会包含翻译、对话、文本生成等，并让您实践如何使用时序建模技术进行数据预测。

5、人工智能强化学习 （<<< 点开立即免费看）  

随着深度学习技术的流行，深度学习中的一些主流技术（如深度卷积神经网络、序列建模、记忆管理等）与强化学习在许多应用场景上出现了结合点，例如使用深度卷积网络来获取游戏画面的回放，然后结合强化学习本身的机制来训练出可以自己玩游戏的人工智能程序。强化学习技术目前仍面临训练环境与计算能力的瓶颈，相信随着科技的进一步发展，在未来十年它一定会成为人工智能领域的核心技术之一。

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