1樓：冰笛
在紙上畫一顆樹，那麼樹冠可以比作是機器學習，其中的一部分枝蔓比作神經網路，這其中的一根比較粗壯的相當於深度學習；整棵樹是人工智慧的乙個剪影，而python則是畫筆和紙。
2樓：教員的好學生
python是一門語言，神經網路，機器學習，深度學習是演算法，人工智慧是工程，神經網路是機器學習的一種演算法，深度學習是複雜神經網路的學習過程，不要把演算法和語言混為一談
3樓：Yzy
神經網路是機器學習的一種方法。
這幾年神經網路演算法比較火，所以在神經網路基礎上，有了深度學習，我的理解是深度學習是多層的神經網路。
人工智慧應該是乙個籠統的概述吧，指機器能做出人的一些行為動作Python是一門程式語言，可以用Python來實現機器學習和深度學習的一些演算法
（個人理解……）
4樓：機器學習狂
我覺得神經網路的複雜運算當中，運用簡單的程式設計工具可以集中精力解決演算法問題，提公升運算效率，便於更多人實現理論演算法，減少程式設計工具障礙。因此往往python和深度學習會緊密的連線起來。
5樓：不二PM
Python是一門語言，也就是乙個工具，你做機器學習（包括深度學習）可以使用Python也可以用R來實現相應的model從而實現相應的功能「人臉識別、文字分類等」。
6樓：
機器學習、深度學習、神經網路是技術範疇的，人工智慧更多是這三個詞的乙個宣傳詞；
機器學習包含深度學習，神經網路是二者的乙個演算法；
7樓：
人工智慧》機器學習》神經網路》深度學習。
而python語言是實現上面的這些理論的有力工具，因為python本身有非常優秀的開發庫，可以支援大家用這些。
不過話說回來，上面的圖只是乙個大概的框架 ， 實際上是不是可以轉，一靠努力，二靠機遇。
8樓：減肥的小猴子
1.領域大小：人工智慧》機器學習》深度學習（神經網路）。
人工智慧、機器學習和深度學習的區別?
2.python只是一門程式語言（題主題目取得有點問題啊）。python只是在快速實現演算法上有優勢。但僅學習python，就業範圍並不大，也找不著圖中的工作。
機器學習 深度學習 神經網路等網路的輸入層變數需要提前篩選嗎？
深藍遠景 傳統的機器學習需要人工篩選特徵，這個叫特徵工程。深度學習的出現，將特徵提取和監督學習放在乙個模型裡，如經典的CNN，通過不同的卷積核自動提取不同的特徵，最後接全連線進行監督學習。因此大多數深度學習都是直接將特徵輸入到輸入層監督學習，不同的深度可以學習到不同層次的特徵。 Leo李浩 仔細篩選...
機器學習中特徵提取技術已經被神經網路中的特徵提取淘汰了嗎？
傳統影象處理還有前景嗎？膽大路野的回答 知乎 https www.zhihu.com question 342035031 answer 1771888184能啟發思路用於dl？摘抄2.在深度學習神經網路中需要特徵工程嗎？理論上是不需要的，基於端到端的特點深度學習神經網路中會在訓練中自行的學習特徵。...
學深度學習和神經網路之前要先學機器學習嗎？
Chow 必須要學，至少是當下必須要學。首先，從大家最關心的就業角度來說，機器學習的崗位暫時還是遠多於深度學習的崗位。因為深度學習是最近3 5年火起來的，而面試你的人，大都在這之前就已經入行了，所以他們不一定很懂深度學習，但是必定學過機器學習。因此，主流公司的演算法工程師的面試，深度學習可能不考，但...