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人工智能（AI）人工智能是研究和开发能够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，其研究领域包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理和专家系统等。AI的主要目标是让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。机器学习（ML）机器学习是人工智能的一个子领域，它使用统计和数学方法让计算机系统能够从输入的数据中“学习”并自动改进其性能，而不需要进行明确的编程。机器学习算法会自动寻找数据中的模式，并基于这些模式做出预测或决策。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。深度学习（DL）深度学习是机器学习的一个分支，它基于神经网络，特别是具有多层隐藏层的神经网络（即深度神经网络）。深度学习模型能够从大量的未标记或半标记数据中学习表示数据的层次特征，并通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习的两个重要模型。关系包含关系深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个子集依赖关系虽然机器学习可以在没有深度学习的情况下进行，但深度学习通常依赖于机器学习的一些基本概念和算法应用关系人工智能的应用通常包括机器学习，而机器学习的应用则可能包括深度学习总之，人工智能、机器学习和深度学习是相互关联、相互促进的三个领域。随着技术的发展，它们之间的关系将变得更加紧密和复杂。