“机器学习”和“深度学习”，这几个名词，经常会和人工智能一同出现在不同场合，他们都是什么意思呢?
人工智能
先来看看人工智能。在1956年达特矛斯会议上，约翰•麦卡锡提出了“人工智能”这个概念。人工智能的含义是可以执行人类智能特征任务的机器，也就是Artificial Intelligence，英文缩写为AI。
这个概念其实涵盖是比较广泛，总的来说就是使用“机器”来理解语言、识别物体与声音、学习和解决问题等内容。人工智能这个概念是大范围内的一个定义，具有概括性质的一个概念。
机器学习
机器学习是Machine Learning，英文简称 ML。
一句话就能明白什么是机器学习：机器学习是实现人工智能技术的方法。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法理论等多门学科。
这里需要强调一下，机器学习可不是一门编程语言哦，它是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为、以获取新的知识或技能，让计算机重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
举一个例子看看机器学习是什么。例如这里有上百万张图片，需要分出哪些图片包含小狗、哪些图片没有小狗。如果人类通过眼睛来分，那岂不是要累惨了，可以通过机器来帮忙。机器学习就是构建出一个模型，该模型经过特殊的训练后，可以将图片标记为包含狗或不包含狗。一旦准确度达到足够高，机器就“学会”了分辨狗的样子。这个过程就是机器学习。
机器学习主要是提供一个算法、训练出一个模型，该模型实现特殊的功能。
深度学习
机器学习发展发展，就出现了很多新的方法，例如深度学习，DeepLearning，简称DL。
深度学习是机器学习的众多方法之一。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习的灵感完全来自我们人类本身，来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连互通。人工神经网络是模拟生物大脑结构的算法来训练模型的。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习的提出，为人工智能的发展带来了质的飞跃。带来了意想不到的效果。
