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一、人工智能起点——达特茅斯会议
1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰.麦卡锡、马文.闵斯基（人工智能与认知学专家）、克劳德.香农（信息论创始人）、艾伦.纽厄尔（计算机科学家）、赫伯特.西蒙（诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚集在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题——用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议持续了两个月时间，虽然大家没有达成普遍共识，但是会议的内容却被起了一个名字——人工智能。
因此，1956年成为了人工智能元年。
二、机器学习和人工智能、深度学习之间的关系
机器学习是人工智能的一个实现途径
深度学习是机器学习的一个方法发展而来
人工智能最早用于国际跳棋
机器学习最早用于垃圾邮件过滤系统，人工神经网络属于机器学习，最后发展为深度神经网络。后来在图像识别比赛中取得了好成绩，人们觉得这个方法很好，然后四处开花。
深度学习最早用于图像处理
三、机器学习应用场景
机器学习主要有三个应用场景：自然语言处理、图像识别、传统预测。
自然语言处理：文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等等。
图像识别：接到交通标志检测、人脸识别
传统预测：店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类...
四、人工智能分类
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