人工智能（AI）与机器学习（ML）常被混淆，但二者有本质区别：

核心定义

  • AI（Artificial Intelligence）
    人工智能是让机器模拟人类智能的广义领域，目标是创造能执行复杂任务的系统，如自动驾驶、自然语言处理等。

    人工智能_机器学习

  • ML（Machine Learning）
    机器学习是AI的子领域，专注于通过数据训练模型，使系统具备自我优化能力。例如：

    • 通过大量图片训练出图像识别模型（如CNN）
    • 利用用户行为数据推荐个性化内容（如协同过滤算法）
    深度学习_神经网络

关键差异

特性 AI ML
目标 模拟人类智能，实现自主决策 通过数据学习规律并预测
依赖性 需要大量数据和算力 数据是核心驱动力
应用场景 自动驾驶、机器人控制 图像识别、语音助手
发展关系 包含ML等技术 是AI实现的重要手段

学习路径推荐

  1. 先理解机器学习基础
  2. 深入探索深度学习原理
  3. 实践AI项目可参考AI实战教程

📌 提示：AI是愿景，ML是工具，二者共同推动技术革新！