人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个宽泛的领域，它致力于研究、开发和应用模拟人类智能的理论、方法、技术以及系统。AI的目标在于创建能够独立思考、学习、适应环境变化并执行复杂任务的智能机器。这一领域涵盖了诸多子领域，包括但不限于专家系统、自然语言处理、计算机视觉、机器人学等，并且与数据科学、认知科学、统计学等多个学科相互交叉。
机器学习（Machine Learning, ML）是AI的一个重要分支，其核心理念是让计算机在没有明确编程的情况下从数据中“学习”。机器学习算法可以发现并利用数据中的模式，从而实现预测、分类、聚类等多种功能。ML通常分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四种类型：
- 监督学习：通过标记的数据集训练模型，使其能够对新的输入进行预测或分类。例如，垃圾邮件过滤器就是基于监督学习来识别邮件是否为垃圾邮件。
- 无监督学习：在没有标签的情况下探索数据结构和关系，如聚类分析用于将相似数据点分组。
- 半监督学习：介于两者之间，使用少量标记数据加上大量未标记数据进行训练。
- 强化学习：模型通过与环境交互并在行动后获得奖励或惩罚信号，不断调整策略以最大化累积奖励。
神经网络（Neural Networks, NNs）是受生物神经系统的启发而设计的一种计算模型，它是机器学习算法的重要组成部分。神经网络由许多简单单元（神经元）组成，这些单元通过加权连接形成层级结构，能处理复杂的非线性问题。从结构上看，包含输入层（接收原始数据）、隐藏层（进行特征提取和转换）和输出层（生成预测结果）。
深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习的一个子领域，特别关注具有多隐层的神经网络结构。深度学习算法能够在大规模数据集上自动抽取高级抽象特征，极大地提高了在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的表现。诸如卷积神经网络（CNNs）用于图像分析，循环神经网络（RNNs）用于序列数据建模，以及Transformer架构用于自然语言理解等方面取得了突破性进展。
总结起来，人工智能作为一个整体概念，机器学习是其实现智能化的核心手段之一，其中神经网络尤其是深度学习模型，因其强大的表示能力和高效的优化方法，在近十年间推动了AI技术的重大飞跃。通过理解和掌握这些基础知识，不仅能够构建出解决实际问题的智能系统，也为进一步探索和研发新一代人工智能技术奠定了坚实的基础。
