你死我活那是邪教，开放包容才是正道。
AI（人工智能（Artificial Intelligence））
概念：是一门学科，是为了拓展人的智能，有机器学习和深度学习（机器学习的一个领域）
机器学习只是人工智能的一个分支。
简介：2012年，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，AI开始大爆发，AI领域不断扩大，AI研究的各个分支，包括专家系统，机器学习，模糊逻辑，进化计算，计算机视觉，自然语言处理，推荐系统等。
人工智能又在实际方面分为了两个层次，一个是弱人工智能（让机器具备观察和感知的能力，做到一定程度的理解和推理能力），一个是强人工智能（就是电影里面的人工智能，目前是无法实现的，让机器获得自适应能力）。弱人工智能有希望取得突破。
智能从何而来呢？归功于一个实现人工智能的一个方法----机器学习
机器学习（Machine Learning）---一种实现人工智能的一种方法
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。机器学习是通过大量的数据来进行训练，通过各种算法从数据中学习如果完成任务。
传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。
深度学习（Deep Learning）---一种实现机器学习的技术
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
三者的区别和联系
机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。
深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点
科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。
