在黑科技层出不穷的AI行业，各种新技术往往让人眼花缭乱。
或者你已经了解了AI和大数据的关系，也了解了什么是ML和DL，但是一个新的概念需要刷新你的知识库——AI和云计算的融合。
什么是人工智能？这个问题其实相当复杂。
简单来说，AI（人工智能）是利用计算机模拟和延伸人类的意识、思维信息过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等），使计算机能够实现更高层次的应用。
ML（机器学习）是人工智能的一个子集。
简单的理解就是，从数据中学习的AI就叫机器学习。
机器学习是指从一系列原始数据中提取人们可以识别的特征，然后学习这些特征。
特征，最终生成模型。
DL（深度学习）是 ML 的子集。
它使用复杂而庞大的神经网络来执行机器学习。
这也是机器学习中的一个热门话题。
目前在图像、语音等富媒体的分类识别方面取得了较大成果。
效果非常好。
综上所述，可以理解为：所有的机器学习都是人工智能，但并非所有的人工智能都是机器学习。
例如，符号逻辑、规则引擎、专家系统、知识图谱等都可以被描述为人工智能。
它们都不是机器学习。
机器学习与知识图和专家系统的区别之一是它能够在接触更多数据时进行自我修改。
也就是说，机器学习是动态的，不需要人工干预来做出某些改变。
这使得它不那么脆弱，也更少依赖人类专家。
作为未来人工智能最大的变革之一，AI能否成为“趋势”仍是未知数，因为AI技术需要非常高的数据样本和硬件投入。
只有渗透到日常生活场景的科技公司才能承担得起。
运营这项业务的，比如Facebook的DeepFace人脸数据库、BAT在世界人工智能大会上布局人工智能、科大讯飞的智能语音平台、极联科技Video++的ASMP等。
能够积累海量数据的公司屈指可数，因此，人工智能与云计算的融合与其说是一种技术趋势，不如说是一场逐渐拉大企业之间距离的长跑。
在实际应用方面，人工智能主要应用于机器视觉、生物识别、编码遗传学、专家系统和机器人等领域。
云计算将服务器、内存、存储设备、网络等资源打包到云端，为客户提供相关的按使用付费的模式。
大数据整合了结构化和非结构化数据形成的所有数据。
，用于分析和发现数据背后的信息资产。
大数据和云计算是原材料和机器之间的关系。
大数据本身只是一堆纯粹的数据，但通过云计算，这些数据可以被分析并转化为有用的信息。
AI、云计算就是这样的存在。
两者都可以进行计算，但是AI进行学习，云计算负责分析。
人工智能现在之所以这么受欢迎，是因为它的关键技术是深度学习，而这项技术是在云计算和大数据日益成熟之后才取得实质性进展的。
2020年是人工智能的拐点。
因为数据量越来越大，计算能力越来越强，过去不实用的东西在2019年逐渐进入实用阶段。
在人工智能、大数据和云计算的道路上牢固的三角关系。
诞生在云计算和大数据成熟沃土上的AI，可以说是被选中的。
随着新科技时代的到来，人们的生活将与人工智能技术、大数据、云计算等新技术更加紧密地联系在一起。
在此背景下，三者的深度融合无疑会让AI与我们生活的联系更加紧密。