三者之间的联系：人工智能>机器学习>深度学习
人工智能：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。相当于大杂烩
机器学习：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。
深度学习：学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据
机器学习与深度学习的比较
1、应用场景机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、所需数据量机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
3、执行时间执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
4、解决问题的方法机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分。
三、应用场景
1、 人工智能的研究领域在不断的扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。并且目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分。
2、 机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习可以分为监督学习(如分类问题)、无监督学习(如聚类问题)、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。传统的机器学习算法在指纹识别、人脸检测、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或特定场景的商业化水平。
3、 深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到监督学习和无监督学习方法来训练深度神经网络，但由于近年来改领域发展迅猛，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方法。主要应用在互联网、安防、金融、智能硬件、医疗、教育等行业，在人脸技术、图象识别、智能监控、文字识别、语义分析等领域。
