AI的概念最早在1950年提出，接者ML在1950~1960年提出，NLP在也同ML，緊接者DL在1940~1950年。三者的關係AI是其他三者的父集合，接者ML，其次DL。

早在1950年Alan Turning提出所謂的「圖靈測試」，這是最早提出的AI概念，所謂的「圖靈測試」就是：1個提問問題，二間房間分別為：1個人在內；1台機器在內。然後將問題分別交給房間內的人與機器回答，讓提問者區別出哪個是人類回答，哪個是機器回答。

最早出現的歷史：

• ML的早期研究包括羅森布拉特（Frank Rosenblatt）的感知器（Perceptron），這是一種早期的神經網絡模型。

• NLP的早期系統如SHRDLU，展示了基本的語言理解能力。

• DL初期的神經網絡研究，包括McCulloch和 Pitts的人工神經元模型，這是種從感知器延伸過來的靈感，人類透過想像大腦神經元是如何傳導訓息，模擬出來的，很有趣吧！因為沒有人真正了解大腦是如何運作的。

• 所謂的程式設計，就好比一個工廠，廠房內部一定有生產線，生產線的管路是可以調整今天要生產的產品品質，成品等。生產線是由技師負責操作指揮工人。而程式設計產生的成品（程式碼）就如同生產線，程式設計師就是工廠的技師。

Data(資料)：一般可以區分為清整前，清整後：我們稱之為資料經過ETL（extract transform load，ETL）處理步驟

清整前：為「髒」資料，因為資料可能是你從網路上爬下來的資料，或是公司其他部門同事提供，或是問卷調查蒐集的資料。ex.資料中的性別欄位，很可能除了男與女之外，還有人填了其他，或空白，這時候就考驗你處理資料的能力，是直接刪除該筆資料嗎？但資料很珍貴，除了有失真的考量，你也可以依照你所屬的domain know 判斷或依照業界習慣，自行或參考公司內部規定。

清整後：資料蒐集處理不易，如何將資料變成「有價值 value」的資訊，就考驗你處理資料的功力。