人工智能、机器学习、深度学习三者之间有什么关系？
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）、机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）是三个相关但不完全相同的概念。它们之间存在以下关系：
- 人工智能（AI）：人工智能是一个广泛的概念，旨在使计算机系统拥有类似于人类智能的能力。它涵盖了从低级的任务自动化到高级的智能决策的各种技术和应用领域。人工智能的目标是使机器能够模仿、学习和理解人类的思维和行为。
- 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种人工智能的方法，通过使用算法和统计模型，让计算机能够从数据中学习并自动改进性能，而无需明确地编程指令。机器学习侧重于设计和开发能够从经验中学习的系统，并根据数据进行预测和决策。
- 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它建立在人工神经网络的基础上。深度学习使用多层次的神经网络结构，通过对大量数据进行训练，以自动发现特征和模式，并进行高级的数据分析和抽象表示。深度学习在模式识别、图像处理、语音识别等领域取得了显著的成功。
因此，可以认为深度学习是机器学习的一种方法，而机器学习则是实现人工智能的一种重要手段。深度学习的出现使得机器学习在处理大型、复杂数据集上更加强大，进一步推动了人工智能技术的发展。
以下是一些常见的应用：
- 语音助手：智能语音助手如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google助理都是基于人工智能技术开发的。它们使用机器学习和深度学习算法来识别语音指令、回答问题和提供个性化建议。
- 图像识别：图像识别是一项常见的任务，包括物体识别、人脸识别和图像分类等。例如，深度学习在图像识别领域取得了巨大成功，如通过卷积神经网络（CNN）实现的图像分类和目标检测。
- 自然语言处理（NLP）：自然语言处理涉及将自然语言转化为计算机可理解和处理的形式。机器学习和深度学习被广泛应用于机器翻译、情感分析、语义理解和问题回答等任务。
- 推荐系统：推荐系统使用机器学习算法来分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。例如，Netflix使用机器学习来预测用户喜欢的电影和电视节目，推荐适合他们的内容。
- 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车利用传感器收集环境信息，并使用机器学习和深度学习算法来感知、决策和控制车辆。这些技术使得汽车能够自主地遵循交通规则、导航和应对复杂的交通环境。
- 医疗诊断：机器学习和深度学习在医学图像分析和疾病诊断方面具有潜力。例如，深度学习模型可以帮助医生检测肿瘤、诊断眼疾和解读心电图等。
随着技术的进步和创新的不断涌现，还会有更多新的应用领出现。
人工智能（AI）是一门研究如何使计算机获得智能的科学。它利用计算机模拟人类智慧来完成任务，比如说理解语言，解决复杂的问题，识别图像，执行自动运算和控制复杂的系统等。
深度学习（Deep Learning）是人工智能的一种。它是一种使用特殊架构的神经网络，它可以模仿人类大脑，以学习方式来解决复杂的问题。深度学习遵循人工神经网络的规则，并通过多层网络建立模型来处理大量数据，从而获得更高精度的结果。
机器学习（Machine Learning）是一种能够让计算机具有自学习能力，以优化其任务性能的技术。它是发展在人工智能研究基础上的一种数据分析技术，它能够通过对数据做出分析和判断，从而实现自动的学习过程。机器学习利用数据建立模型，预测结果，从而达到自动解决问题的效果。
根据人工智能的不同程度，它可以按学习水平分为规则型、相对规则型、模糊型，以及深度学习等类别。规则型是通过系统的算法规则，将数据映射为结果的人工智能；而相对规则型则是利用数据库中已有的数据来训练系统，从而得到结果；模糊型则是利用特殊的系统模型，来解决不确定性环境中的问题；最后，深度学习则是使用多层神经网络，来解决复杂的问题，这些多层网络可以模拟人脑的大脑，来实现各种智能功能。
我们平时说的人工智能是统称，包括人工智能技术和产品。简单说就是通过模拟人工来实现某种的功能。
机器学习，就是通过软件/工具，让机器来自动学习，然后能达到我们期望的智能水准。
深度学习，是让机器学习更深入的学习，包括智能判断、推演等等，只有机器能进行深度学习，机器智能才能慢慢达到我们的要求。是机器学习实现的一种技术。
举个例子：
一台智能电视，这个我们可以称之为人工智能。
电视通过深度学习（这个需要大数据量）来形成针对不同用户的机器学习成果项，来判断使用者习惯和需求----机器学习完成。
例如，通过人脸识别，判断是用户A开机，然后分析结果得到A在周一比较疲惫，需要放松类节目，电视自动推荐并播放娱乐节目。
从今年校招来看，机器学习等算法岗位应届生超多，竞争激烈，未来3-5年机器学习相关就业会达到饱和吗
首先要了解机器学习，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及到很多学科，从学习上来说，每一学科都学习，对于知识面有扩展，将来也可以从事相关其他行业。
其次，机器学习是人工智能的核心，而就目前人工智能发展阶段来说，还处在发展初期，即使是3-5年也不会达到饱和，因为3-5年后可能相较于今天的人工智能更进一步，但还远远不能达到饱和状态。
最重要的是，即使是互联网发达的今天，也没有处在一定饱和，所以我认为，无论是处在什么状态下，都要充实自己，让自己的技术达到与时俱进，那就不会让自己被淘汰。
未来几年机器学习会达到饱和吗？
答案显然是不可能。机器学习是一个新兴的领域，正处在蓬勃兴起的阶段，离饱和还有距离。
作为一个交叉学科，机器学习涉及到很多领域，它可以人类语言结合，就是所谓的自然语言处理，如语音识别，语言对话，自动翻译，自动写文章等。虽然近些年，在诸如自动翻译方面已经做的很好，但现在自动翻译已经能够代替人工了吗？显然它离到达完美，可以真正代替人，还有很远的距离。
它也可以和机械车辆结合，如图像识别，障碍物识别，自动生成地图，自动驾驶等，这些领域也都正在起步，离真正做到汽车无人驾驶汽车还需要时间。
它也可以和生活的方方面面相结合，进行产品，销售趋势等方面的各种预测，随着时间的推移，机器学习会越来越深入到我们的生活，因此，短期内机器学习是不会饱和的，它还有很长的路要走！