说到人工智能(AI)的定义，映入脑海的关键词可能是“未来”，“科幻小说”，虽然这些因素看似离我们很遥远，但它却是我们日常生活的一部分。语音助手的普及、无人驾驶的成功，人工智能、机器学习、深度学习已经深入我们生活的各个场景。例如京东会根据你的浏览行为和用户的相似性，利用算法为你推荐你需要的产品；又比如美颜相机，会基于你面部特征的分析，通过算法精细你的美颜效果。还有众所周知的谷歌DeepMind，当AlphaGo打败了韩国职业围棋高手Lee Se-dol时，媒体描述这场人机对战的时候，提到了人工智能AI、机器学习、深度学习等术语。没错，这三项技术都为AlphaGo的胜利立下了汗马功劳，然而它们并不是一回事。
人工智能和机器学习的同时出现，机器学习和深度学习的交替使用......使大部分读者雾里看花，这些概念究竟有何区别，我们可以通过下面一个关系图来进行区分。
图一：人工智能、机器学习、深度学习的关系
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习。人工智能是机器学习的父类，机器学习则是深度学习的父类。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的与人类智能相似的方式作出反应的智能机器，它不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能目前也分为：强人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)。
机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习是指从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，所以机器学习的核心是数据、算法（模型）、算力（计算机运算能力）。
机器学习应用领域：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。
深度学习（Deep Learning，DL）：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。
数据挖掘（Data Mining，DM），顾名思义是指利用机器学习技术从海量数据中“挖掘”隐藏信息，主要应用于图像、声音、文本。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以数据挖掘更偏向于应用。
图二：数据挖掘与机器学习的关系
机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。数据挖掘是机器学习和数据库的交叉，主要利用机器学习提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
不管是人工智能、机器学习、深度学习还是数据挖掘，目前都在解决共同目标时发挥了自己的优势，并为社会生产和人类生活提供便利，帮助我们探索过去、展示现状、预测未来。
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，
学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：
1. 师资力量雄厚
要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。
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本回答被网友采纳近几年人工智能为什么这么火？主要的一个原因就是大数据，每天产生越来越多的数据，使我们可以利用这些数据来做一些过去只有人能够做的事情。将大数据搜集的信息整合起来，植入一个机器中，就形成了所谓的人工智能，人工智能的背后其实就是复杂的大数据技术和云计算技术在作支撑。而人工智能就像我们的身体，大数据和云计算就是我们的大脑。
还有一个非常非常重要的原因，就是计算资源的丰富，或者说计算能力越来越强大，而计算的成本越来越低廉。因为有了好的、便宜的计算能力，也因为有了大数据，我们现在可以实现很多比如像语音识别、自然语言的理解、图象识别，甚至无人驾驶，当然无人驾驶汽车还在研发当中。
无人车是一个典型的人工智能的应用，它用一台电脑加上轮子来实现司机所能做的事情，能够看得明白，能够听得到，能够理解，并且能够处理大数据。一台无人车一天可能要处理十几个T的数据，这是很庞大的，它的意义甚至超出了互联网，因为无人车的行驶很可能是不需要互联网的，或者说至少我们不能依赖互联网，你总有一些信号不好的地方，万一联不上网它就不走了，所以无人车的例子可以告诉大家，人工智能能做的事情非常非常多，也许我们下一波的产业技术革命不仅仅是建立在大数据的基础上，更多的会是建立在人工智能基础上。
而人工智能就是能够充分利用大数据的一个领域，而且我认为它的影响力很可能不亚于大数据，它会改变各种各样的行业，各种各样的领域。
过去我们认为只有人能实现的事情，未来越来越多的情况下机器可以实现了，如果说工业化是把人从体力劳动当中解放出来的话，那么人工智能很可能会把人从简单的劳力劳动中解放出来，这当中大家都能感受的就是所谓的无人车。千锋小编还是非常期待、甚至坚信未来全世界首个只有无人车行驶的城市会出现在中国。
所以我也记录一下，对于那些疑惑此文是否也是雷同的帖子。对，是这样的。
为什么再来一帖?我是这样想的，尽管可能有很多分散观点在定义和比较这些关联术语，但事实上是，这些术语中的大部分是流动变化的，并不完全约定俗成，坦率地说，与他人观点一同暴露是测试和优化自己的观点的最好方法之一。
所以，虽然大家可能不会完全(甚至是极低限度地)同意我对这些术语的大部分看法，但仍然能从中获得一些东西。数据科学中的一些核心概念需要被解释，或者至少在我看来是重要的，我会尽力阐述他们如何关联，以及答疑这些个体概念组合在一起时遇到的困惑。
在独立地思考概念之前，有个不同观点的例子，KDnuggets的Gregory Piatetsky-Shapiro的维恩图，概述了我们将要讨论的数据科学术语之间的关系。建议读者将此维恩图与目前Drew Conway的著名的数据科学维恩图，以及我下面的讨论和帖子底部的修改过程/关系图进行比较。我认为，尽管存在差异，但这些概念具有一定的相似性。
现在我们将对上述维恩图中圈选的6个核心概念进行分析，并提供一些关于如何将它们融入数据科学的洞察。我们很快就会摒弃过去十年最热门的一些术语。
大数据(Big Data)
有各种各样的文章在定义大数据，我不打算花太多时间在这个概念上。简单地来说，大数据通常被定义为“超出常用软件工具捕获，管理和处理能力”的数据集。 大数据是一个移动目标; 这个定义既模糊又准确，足以捕捉其主要特征。
至于其他的概念，我们将通过调查，很好的获得搜索字词的流行度和N-gram频率模型的一些初步了解，以便将这个难点与热点炒作分开。鉴于这两个概念相对较新，从1980年至2008年，N-gram频率模型作为一个“旧”的概念被阐述。
最近的Google趋势显示2个新词上升，另外2个保持持续上升，以及最后一个逐渐下降但有明显的下降。请注意，由于已经对数据进行了定量分析，‘大数据’未包含在上述图形中。继续阅读，以便进一步了解观测结果。
机器学习(Machine learning)
据Tom Mitchell在关于这个主题的创作书中阐述，机器学习“关心的问题是如何构建计算机程序使用经验自动改进”。机器学习本质上是跨学科的，采用计算机科学，统计学和人工智能等方面的技术。机器学习研究的主要工作是促进经验自动改进的算法，可以应用于各种不同领域。
我不认为有人会怀疑机器学习是数据科学的核心组成。我在下面给出数据科学的详细描述，如果你认为在一个非常高的水平上其目标是从数据中获取洞察力，其实机器学习是允许此过程自动化的。机器学习与古典统计学有很多共同点，因为它使用样本来推断和概括。数据统计更多地侧重于描述性(尽管可以通过外推来预测)，机器学习对描述性分析的关注很少，并且仅将其用作中间步骤以便能够进行更好预测。机器学习通常被认为是模式识别的同义词;真的不会从我这里发生太多的分歧，我相信，‘模式识别’这个术语意味着实际上是一个比机器学习更不复杂和更简单化的过程，这就是为什么我倾向于回避它。
机器学习与数据挖掘有着复杂的关系。
数据挖掘(Data Mining)
Fayyad，Piatetsky-Shapiro&Smyth将数据挖掘定义为“从数据中提取模式的特定算法的应用”。这表明，在数据挖掘中，重点在于算法的应用，而不是算法本身。我们可以定义机器学习和数据挖掘之间的关系如下：数据挖掘是一个过程，在此过程中机器学习算法被用作提取数据集中的潜在有价值模式的工具。
‘数据挖掘’作为机器学习的姊妹术语，也是数据科学的关键。在数据科学术语爆发泛滥之前，事实上，数据挖掘’在Google搜索术语中取得了更大的成功。看看Google趋势比上图显示的还要早5年，数据挖掘’曾经更受欢迎。然而，今天，数据挖掘’似乎被划分为机器学习和数据科学之间的概念。若有人同意上述解释，数据挖掘是一个过程，那么将数据科学视为数据挖掘的超集，那么后续的术语都是有意义的。
深度学习(Deep Learning)
尽管在早期的在线搜索急剧爆发之前它已经存在，‘深度学习’仍是一个相对较新的术语。由于学术研究和工业的蓬勃发展，其在不同领域取得了巨大成就，深度学习是应用深层神经网络技术(即具有多个隐藏层的神经网络架构)来解决问题。深度学习是一个类似数据挖掘的过程，它采用深层神经网络架构，这是特定类型的机器学习算法。
深度学习已经取得了令人印象深刻的成就。有鉴于此，至少在我看来，务必要注意几点：
深度学习不是灵丹妙药 – 对于每个问题来说，并不是一个简单一刀切的解决方案。
这不是传说中的万能算法 – 深度学习不会取代所有其他机器学习算法和数据科学技术，至少还没有被证明是这样。
适度的期望是必要的 – 尽管最近在各种类型的分类问题上，特别是计算机视觉和自然语言处理以及强化学习等领域已经取得了巨大的进步，但当代深度学习并没有扩大到非常复杂的问题，例如“解决世界和平”。
深度学习和人工智能不是同义词。
深度学习可以帮助数据科学以附加过程和工具的形式解决问题，而在这种观察中，深入学习是数据科学领域的一个非常有价值的补充。
人工智能
大多数人发现人工智能很难用一个精确的，甚至是广泛的定义讲出来。我不是一个人工智能研究者，所以我的答案可能与其他领域的人差别很大。多年来通过对AI的思想哲学研究，我得出的结论是，人工智能，至少我们通常认为的想法的概念，实际上并不存在。
在我看来，AI是一个标尺，一个移动目标，一个渴望而不可及的目标。每当我们迈向AI成就之路，不知何故，这些成就似乎又变成了被称为其他的东西。
我曾经读过如下内容：如果你在上世纪60年代问AI的研究人员，他们对AI的想法是什么，他们可能会一致认为，可以帮助我们预测下一步行动和欲望，所有人类知识可以随时获取，一个适合我们口袋的小型设备就是真实的AI。但是今天我们都携带智能手机，很少有人会把它们称为人工智能。
AI适合数据科学?嗯，正如我所说，我不认为AI真的是有形的，我想很难说它适合任何地方。但，一些数据科学和机器学习相关领域，人工智能可以提供助力，有时与实体一样有价值;计算机视觉肯定会引起注意，现代深度学习研究也是如此，得益于人工智能的精神气质，若不是无限期的话。
AI可能是研究和开发设备，从来没有在同名行业中产生任何东西。我想说，从AI到数据科学的这条路径可能不是查看两者之间的关系的最佳方式，但是两个实体之间的许多中间步骤已经被AI以某种形式开发和完善了。
数据科学(Data Science)
那么，在讨论这些相关概念和数据科学的地位之后，数据科学究竟是什么呢?对我来说，这是试图精确定义的一个最难的概念。数据科学是一个多方面的学科，包括机器学习和其他分析过程，统计学和相关的数学分支，越来越多地从高性能科学计算中借鉴，以便最终从数据中发现洞察，并使用这些新发现的信息来讲述故事。这些故事通常伴随着图片(我们称之为可视化)，并针对行业，研究甚至是我们自己，目的是从数据中获取一些新的想法。
数据科学采用相关领域的各种不同工具(请参阅上面所有内容)。数据科学既是数据挖掘的同义词，也是数据挖掘概念的超集。
数据科学产生各种不同的结果，但它们都具有共同的洞察力。数据科学是这一切，而且对你而言，它可能还有别的东西，而且甚至还没有涵盖获取，清理，判别和预处理数据!顺便说一下，什么是数据呢?它总是大吗?
我认为我的关于数据科学困惑的观点，至少可以通过上图的版本来代表它，以及这篇文章的顶部的Piatetsky-Shapiro的维恩图。我也建议大多数与Drew Conway的数据科学维恩图一致，尽管我会补充一点：我认为他非常合理且实用的图像实际上是指数据科学家，而不是数据科学。这可能是吹毛求疵，但我不认为数据科学本身包含黑技能;我相信这是科学家拥有的技能，以便能够进行数据科学。诚然，这可能是对语义的嘲弄，但在我心中是有道理的。
当然，这不是一个宏图的全景，它在不断地演变。例如，我记得不久以前的一次阅读，数据挖掘是商业智能的一个子领域。即使有不同的意见，我真的不能想象今天这是一个有效的想法(坦率地说，几年前很难接受)本回答被网友采纳