前文

那我之前提過我們現在要開使往AI的方向開始前進了，那我們的第一課就是要了解，什麼是AI?也就是我們這一次的文章要讓你了解的，我會盡量用比較簡單好懂的方式跟排版來講解的。然後我接下來會介紹Azure的機器學習工具。

學AI一定會看到的圖

這是我剛剛自己做的圖，但我相信只要有上過AI相關課程的同學們一定都不陌生，人工智能中包含機器學習以及深度學習，而機器學習中包含著深度學習。
但我知道這樣看圖很抽象，我接下來的文章我會深入的告訴大家什麼是人工智慧、機器學習、深度學習。

什麼是人工智慧（Artificial Intelligence)）

人工智慧用中文的語意來理解，我認為可以理解成人工製作出來的智慧，在網路上我看到一個我覺得很好的定義「讓機器展現人類的智慧」，而在這幾年之間，人工智回的發展突飛猛進，出現了許許多多的應用以及變化。

常見案例
⬩ 物體識別
⬩ 語音識別 / 聲波探測
⬩ 自然語言處理 / 語意分析
⬩ 創造力 – e.g. 風格轉換 – 學習用藝術家的風格繪畫
⬩ 預測 – 當輸入未曾見過的例子時，預測所得到的輸出是什麼
⬩ 語言翻譯
⬩ 修復 / 轉換 – e.g. 利用機器學習來判斷一張照片中存在著什麼物件，或是對照片進行人臉辨識
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（來源：iKala Cloud）

什麼是機器學習(Machine Learning)

機器學習理解起來就是讓你的AI透過分析已經分類的資料，並在分析中找到規則，找到為何這份資料會被分到這個類，並在之後分析新的資料後，可以自行推算出答案，我也有在網路上找到不錯的定義「透過從過往的資料和經驗中學習並找到其運行規則，最後達到人工智慧的方法。」

學習步驟
1.需要資料（去訓練模型）
2.在樣本資料中學習
3.學習完樣本後去將未曾分類的資料分類，並推測他的可能是什麼。
而且現在這部分的應用真的已經的很厲害了，他可以自主學習且不用重新編輯程式碼，相當方便。

什麼是深度學習(Deep Learning)

那我們最上面那張圖，可以看到深度學習包含在機器學習裡面，所以深度學習也可以被定義為「一種實現機器學習的技術」。
這樣的技術也被稱為稱為深度神經網絡（deep neural networks )DNNs。
他本質上就是將代碼結構安排在鬆散地模仿人類大腦的圖層中，學習模式中的模式。