一、人工智能深度学习属于？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是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。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

二、如何进行人工智能在线学习？

1.

学习编程基础：学习编程语言是入门人工智能技术的基础，可以选择 Python、Java、C++等语言。建议先掌握 Python，因为它是人工智能领域使用最广泛的编程语言之一，并通过编写简单的代码来加深理解。例如，使用Python编写一个简单的聊天机器人或图像识别程序。因此，掌握编程是理解和应用人工智能的关键。

2.

学习数学知识：人工智能需要运用到很多数学知识，如线性代数、微积分、概率论等。建议学习 Coursera 上的数学课程，例如吴恩达的《机器学习》和《深度学习》课程。

3.

深入学习机器学习算法：机器学习是人工智能的核心。了解常用的机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）并学会实现它们是重要的。通过参与开源项目或在线课程，你可以获得实际应用的经验。

4.

探索人工智能工具和框架：熟悉常用的人工智能工具和框架，如TensorFl

三、ai学习是什么？

学习是指人工智能系统通过获取和分析大量数据，利用算法和模型进行自主学习和优化的过程。它可以通过识别模式、发现规律和提取特征来改善自身的性能和表现。

AI学习可以包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法，通过不断迭代和调整，使得AI系统能够逐渐提高自己的能力和智能水平，从而更好地应对各种复杂的任务和问题。