2018年堪稱是台灣的「AI 元年」，政府推動產業 AI 化，同時也不遺餘力的培養 AI 種子們。相信不管是在新聞媒體上或是公司內部都可常看到或聽到「AI」字眼，例如老闆宣布：「希望年度計畫中，各產品及專案能夠導入 AI。」，又或者今天科技新報上的一則報導標題是：「AI 搶走工作飯碗，調查指中國人最不怕」。

不過你知道嗎？「AI」並不是一個全新的概念，相信各位魔法使在嘗試了解 AI 領域時，還會接觸到 ML (Machine Learning)、DL (Deep Learning)等關鍵字，究竟這些是什麼？它們之間有什麼差別？

這篇文章作為揭開深度學習的序幕，將會先從這三者之間的概念區別談起。

• Artificial Intelligence(人工智慧, AI)
  AI 是一種概念(concept)，指由人製造出來的機器所表現出來的智慧。所謂的 AI 並非必定要是酷炫的技術才能稱為 AI，基本上一個擁有 rule-based 的系統也是屬於 AI 的範疇下。因此實際上很多公司都已經具備 AI concept 的系統了。

• Machine Learning(機器學習, ML)
  提到 ML，你可以想成它是達成 AI 的一種方法。機器學習的特色是：從資料當中學出規則，找到一個夠好的 function 來解決特定問題。

https://towardsdatascience.com/building-a-deployable-ml-classifier-in-python-46ba55e1d720

• Deep Learning(深度學習, DL)
  而對於深度學習，我把它想成 ML 中的一個子集。其 work flow 和 ML 是一致的，深度學習是用來學習出 good function 的其中一種途徑(approach)，它運用在各種 Neural Network 來解決不同的任務。
  

提到機器學習和深度學習之間的關係，讓我想到李宏毅老師的「Machine Learning」課程裡那張 Learning Map 投影片，覺得很值得反覆回味，在此引用給大家參考，也很鼓勵各位魔法使去自學李宏毅老師的課程喔！

由於本次主題的設定為：「英雄集結：深度學習的魔法使們」，因此下篇開始將專注在深度學習領域的專業知識與應用。