目錄
一、人工智能起點——達特茅斯會議
1956年8月，在美國漢諾斯小鎮寧靜的達特茅斯學院中，約翰.麥卡錫、馬文.閔斯基（人工智能與認知學專家）、克勞德.香農（信息論創始人）、艾倫.紐厄爾（計算機科學家）、赫伯特.西蒙（諾貝爾經濟學獎得主）等科學家正聚集在一起，討論着一個完全不食人間煙火的主題——用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。會議持續了兩個月時間，雖然大家沒有達成普遍共識，但是會議的內容卻被起了一個名字——人工智能。
因此，1956年成爲了人工智能元年。
二、機器學習和人工智能、深度學習之間的關係
機器學習是人工智能的一個實現途徑
深度學習是機器學習的一個方法發展而來
人工智能最早用於國際跳棋
機器學習最早用於垃圾郵件過濾系統，人工神經網絡屬於機器學習，最後發展爲深度神經網絡。後來在圖像識別比賽中取得了好成績，人們覺得這個方法很好，然後四處開花。
深度學習最早用於圖像處理
三、機器學習應用場景
機器學習主要有三個應用場景：自然語言處理、圖像識別、傳統預測。
自然語言處理：文本分類、情感分析、自動聊天、文本檢測等等。
圖像識別：接到交通標誌檢測、人臉識別
傳統預測：店鋪銷量預測、量化投資、廣告推薦、企業客戶分類、SQL語句安全檢測分類...
四、人工智能分類
