三个概念的介绍和解释：

1、人智能（英语：Artificial Intelligence，AI）：指人制造的系统所表现出的智能。 通常人智能是指普通计算机实现的智能。 人智能的研究可以分为几个技术问题。 其子领域主要集中于解决具体问题，其中之一就是如何利用各种具来完成具体的应用。 人智能的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操纵物体的能力等。

目前有大量应用人智能的具人智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，包括搜索和优化、逻辑推演等。 基于仿生学、认知心理学以及概率论和经济学的算法也正在逐步探索。

2.机器学习（英语：Machine Learning）：是人智能的一个分支。 人智能的研究从关注“推理”到关注“知识”再到关注“学习”是一条自然而清晰的线索。 显然，机器学习是人智能的一种实现方式机器学习英语，即用机器学习作为解决人智能中问题的手段。 近30年来学英语，机器学习已发展成为一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机自动“学习”的算法。 机器学习算法是一种自动从数据中分析并获取规律机器学习英语，并利用规律来预测未知数据的算法。 由于学习算法涉及大量统计理论，因此机器学习与推论统计（也称为统计学习理论）关系尤为密切。 在算法设计方面机器学习英语，机器学习理论关注的是可实现的、有效的学习算法。 许多推理问题是无法的机器学习英语，因此机器学习研究的一部分是开发易于处理的近似算法。

机器学习有多种定义：

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医疗诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、策略游戏和机器人技术。

3.深度学习（英语：Deep Learning）是机器学习的一个分支英语，试图利用复杂的结构或由多个非线性变换组成的多个处理层对数据进行高级抽象。

深度学习是机器学习中基于数据表示学习的方法。 观察结果（例如图像）可以用多种方式表示，例如每个像素的强度值向量学英语，或者更抽象地表示为一系列边缘、特定形状的区域等。相反，它是使用某些表示更容易从示例（例如，面部识别或面部表情识别）习任务。 深度学习的优势在于利用无监督或半监督的特征学习和分层特征提取的高效算法来代替人特征获取。

一些著名的深度学习库

机器学习，实现人智能的方法；

深度学习，实现机器学习的技术；