人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
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。
ANI :弱人工智能
AGI:强人工智能
1）数据
2）算法
3）计算力：CPU,GPU,TPU
CPU:主要适合IO密集型任务
GPU：主要适合计算密集型任务
计算密集的程序：所谓计算密集型的程序，就是其大部分运行时间花在寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延迟，可做一下对比，读取内存的延迟大概几百个时钟周期，读硬盘的速度就不说了，即使是ssd,也是很慢的
概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系如 图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。
图1：人工智能、机器学习和深度学习三者关系示意
如字面含义，人工智能是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分
当今时代是数据为王的大数据时代，并由此催生了数据科学这门新兴的学科。数据科学是一门多学科交叉的综合学科，包含数据获取、数据分析、数据管理、机器学习、统计优化和数据可视化等内容，逐渐成为探明大数据集本源，并把大数据转换成可执行智能的有效方法。
数据挖掘不是新产生的东西，它在很多年前就被提出了。随着近几年人工智能领域受到关注，数据挖掘也开始被人提起。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
1.收集数据
2.分析数据
3.提出假设和行动
4.定期继续获取数据不断迭代
（1）定义：
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
（2）应用：
计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
3、自然语言处理：
（1）定义：自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及
