这些高端技术都围绕着“模拟人类智能”的核心理念展开研究和应用。它们专注于不同感知维度（如视觉、听觉、思考逻辑等）的开发，共同推动了人工智能技术的不断发展和进步。
机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（AI）领域中至关重要的一个分支。它通过利用各种算法，让计算机系统能够自动从数据中学习规律和模式，借此进行预测和决策，从而增强和扩展人类智能的能力。
例如，在训练一个猫识别模型时，机器学习处理的过程如下：
常用的10大机器学习算法有：决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔科夫等。
深度学习（DeepLearning,DL）是机器学习的一种特殊形式，它通过深层神经网络结构模拟人脑处理信息的方式，从而自动提取数据中的复杂特征表示。
例如，在训练一个猫识别模型时，深度学习处理的过程如下：
(1)数据预处理与准备：
(2)模型设计与搭建：
(3)初始化参数与设置超参数：
(4)前向传播：
(5)损失函数与反向传播：
(6)优化与参数更新：
(7)验证与评估：
(8)训练完成与测试：
深度学习和机器学习的区别在于：
机器学习算法通常依赖于人为设计的特征工程，即根据问题背景知识预先抽取关键特征，然后基于这些特征构建模型并进行优化求解。
深度学习则采取了端到端的学习方式，通过多层非线性变换自动生成高级抽象特征，并且这些特征是在整个训练过程中不断优化得到的，无需手动选择和构造特征，更接近于人类大脑的认知处理方式。
举个例子，如果你要写一个软件让它去识别一辆轿车，如果使用机器学习，你需要人为提取汽车的特征，比如大小和形状等；而如果你使用深度学习，那么人工智能神经网络会自行提取这些特征，不过它需要大量的标识为轿车的图片来进行学习。
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
机器学习算法在小样本情况下也能展现出较好的性能，对于一些简单任务或者特征易于提取的问题，较少的数据即可达到满意效果。
深度学习通常需要大量的标注数据来训练深层神经网络，其优势在于能从原始数据中直接学习复杂的模式和表示，尤其当数据规模增大时，深度学习模型的性能提升更为显著。
训练阶段，由于深度学习模型的层次更多、参数数量庞大，故训练过程往往较为耗时，需要高性能计算资源的支持，如GPU集群。