什么是深度学习它与机器学习和人工智能的关系是什么
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络模型来实现自动化学习和模式识别。深度学习模型由多层神经网络组成，每一层都通过学习从数据中提取特征来逐步进行高级表征的学习。深度学习的核心思想是使用大规模的标记数据和反向传播算法来优化模型的权重和偏置，以最大程度地拟合训练数据并实现准确的预测和推理。
机器学习是一种广泛的人工智能领域，旨在开发算法和技术，使计算机能够从数据中自动学习并做出决策或预测。机器学习的主要目标是设计和开发可以从经验中学习的模型，以便对新数据进行预测或决策。深度学习是机器学习中的一种方法，通过构建深层神经网络模型来实现学习和预测任务。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模仿人类智能行为的算法和系统。人工智能的目标是使机器能够执行智能任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。机器学习和深度学习是实现人工智能的关键技术之一，通过数据驱动的学习和模式识别来实现智能决策和预测能力。
因此，可以说深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是实现人工智能的重要方法之一。深度学习通过构建和训练深层神经网络来实现自动化的学习和模式识别，为解决复杂的问题提供了强大的能力，并在许多领域取得了显著的成果。
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人工智能系统的技术架构
一、架构图
1.基础层包括：
硬件设施、软件设施、数据资源。其中在硬件设施方面，做深度学习和神经网络训练时候往往会涉及到模型训练是在CPU还是GPU上面，在这个里面GPU就是做计算加速的，第二个是智能芯片，市面上出现的智能语音芯片和图像识别的芯片就是对应这一块。在软件设施方面，智能云平台解决的是硬件资源管理的问题，目前市面上有阿里云，腾讯云、亚马逊云，微软云，百度云等各种云平台，对外输出的是资源的服务能力，第二个是大数据平台，涉及到的是分布式存储，Hadoop等框架，在数据资源方面，把通用数据作为基础层，主要考量的点是通用数据更多的是人工智能类产品当前对外输出的人类相关的数据，往往涉及到人机对话聊天等数据，而专业的行业数据，在会场的智能导航，智能问诊等场景有所应用。
2.技术层包括：
基础框架、算法模型、通用技术，其中基础框架与软件设施有一定的映射关系，算法模型包括机器学习深度学习增强学习等，深度学习包括神经网络，深度神经网络，卷积神经网络等具体的算法，通用技术是算法模型的一个应用，包括自然语言处理、智能语音、机器问答、计算机视觉等，这里需要注意一个点，我们把自然语言处理等归类为通用技术，说明它本身并不是一种算法模型，而是算法模型支撑起来的一种具体的技术形态。
3.底应用层：
包括应用平台和智能产品，需要注意的是智能操作系统，智能音箱、人脸支付等都属于终端，它依赖于音箱和手机等智能设备，这些设备是需要依赖于特定的硬件平台上的，而硬件平台的管理控制则依赖于智能操作系统，这个可以直接对比传统的移动互联网时代，操作系统是安卓、iOS，在PC互联网时代的Windows，Ubuntu。
目前市面上能看到的智能操作系统有百度DuerOS、图灵等。
4.案例：
在这张图对应的是DuerOS的整体技术 架构，从上到下包括三个层次：能力层(小度技术开放平台)，包括原生技能、第三方技能的各种开发工具。核心层(小度对话核心系统)，对应的是通用技术层，包括语音识别、语音播报、屏幕展示、对话服务等。应用层(小度智能设备开放平台)，包括各种API接口、开发套件、麦克风阵列等。在这个里面我们能看到的是它的整体涵盖了对外的开放平台，然后它的技术设备层面对外开放对话核心系统。