基础概念梳理

稀里糊涂的浸泡了一个月，胡乱学了很多东西，慢慢的懂了点。从TensorFlow进入这个领域，刚明白这只是机器学习框架中的一个，也是最流行的一个。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
AI发展史

机器学习（Machine Learning，ML）

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

深度学习（Deep Learning，DL）

一种实现机器学习的技术。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）简称:神经网络（NNs）
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

传统机器学习和深度学习
深度学习框架
机器学习框架