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人工智能技术随着互联网的不断发展而被越来越多的程序员掌握，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，人工智能入门需要掌握哪些技术。

1、机器学习与人工智能

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，生产出一种能比肩人类，并做出智能反应的机器。我们都知道机器学习是人工智能重要的一种实现方法，但机器学习并不是人工智能一开始就采用的方法。人工智能的发展主要经历了逻辑推理，系统，机器学习三个阶段。

一阶段的重点是逻辑推理，例如数学定理的证明，这类方法采用符号逻辑来模拟人类智能。

二阶段的重点是系统，这类方法为各个领域的问题建立知识库，利用这些知识来完成推理和决策。比如将医生的诊断经验转化成一个知识库，然后用这些知识对病人进行诊断。

三阶段的重点即为机器学习，如今的人工智能主要依赖的不再是逻辑推理和系统，而是建立在机器学习的基础上解决复杂问题。无论是基于数学的机器学习模型，还是基于神经网络的深度学习模型，都活跃在如今大多数人工智能应用程序之中。

2、机器学习与深度学习

深度学习(DeepLearning，DL)是机器学习的一个重要分支，深度学习和机器学习的关系属于继承和发展的关系。在很多人工智能问题上，深度学习的方法加上大数据的出现以及计算机运行速度的提高，更突出了人工智能的前景。比如，自动驾驶汽车，足以彻底改变我们的出行方式，它的实现就需要深度学习的图像识别技术，需要用到卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)来识别马路上的行人、红绿灯等。

为了更清晰的认识深度学习，我们先介绍神经网络(NeuralNetworks,NN)，顾名思义，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。神经网络有输入层、隐藏层(中间层)以及输出层，其中输入层负责神经网络的输入，输出层负责产生输入的映射。机器学习中的逻辑回归，可以看作是一层的神经网络，即除了输入层、输出层之外只有一个隐藏层。

当你输入一张脸部的照片时，神经网络的一中间层，可以看成是一个特征探测器或者边缘探测器，它会去找这张照片的各个边缘(一张图片);二中间层又把照片里组成边缘的像素们放在一起看，然后它可以把被探测到的边缘组合成面部的不同部分(二张图片)，有眼睛、鼻子等;后再把这些部分放在一起，比如鼻子眼睛嘴巴，就可以识别或者探测不同的人脸(三张图片)。

3、机器学习与数据挖掘

数据挖掘(DataMining，DM)是指从大量的数据中搜索隐藏于其中信息的过程。机器学习是数据挖掘的重要工具之一，但数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决大规模数据与数据噪音等实际问题。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和大数据的交叉，它主要利用机器学习提供的技术来分析海量数据，利用大数据技术来管理海量数据。

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