随着技术越来越融入我们的日常生活，公司越来越依赖教学算法来简化事情。
AI技术、模式识别、监督学习、神经网络等都用来描述这些技术。 在计算机科学中，人工智能和神经网络就是两个这样的概念。 人工智能是一个广泛的术语，涵盖多个子领域。 深度学习包含神经网络。
人工智能与神经网络
人工智能和神经网络之间的主要区别在于，人工智能是计算机科学的一个领域，研究和开发智能计算机。 相比之下，神经网络是一种人工网络结构，由与真实感觉系统的一致性组成，以近似其智能。
从最基本的形式来看，人工智能（AI）是指系统拥有和表现出的智能。 他们通过观察和评估环境来实现这一目标。 根据这些结论，他们会采取行动，以优化实现特定目标的可能性。 人工神经网络是这种方法的核心。
大脑的结构启发了神经网络。 神经网络由紧密相连的事物组成，称为单元或节点。 深度学习技术包括神经网络。 它的主要重点是解决复杂的问题。 神经网络是使用神经元对机器学习数据进行建模的算法的集合。
人工智能与神经网络对比表
| 参数 | AI | 神经网络 |
| 定义 | 神经网络是一种机器学习算法，使用神经元图对数据进行建模。 | 它是一系列在功能上松散模仿动物神经元的相关节点。 |
| 目的 | 它是建立与人类一样聪明或比人类更聪明的机器智能的概念。 | 人工智能应用包括深度学习、文本分析、计算机视觉和分析思维。 |
| 可信 | 它基于神经网络。 | 它不依赖于人工智能。 |
| 教育和培训 | 这很容易训练。 | 训练神经网络需要更长的时间。 |
| 使用 | 它是一系列相关节点，松散地模仿动物神经元的功能。 | 神经网络用于各种应用，包括检测欺诈、计算语言学和字符识别 |
什么是AI？
人工智能也基于机器智能，是对能够复制人类认知能力的机器人的研究。 这是构建与人类一样聪明（甚至更聪明）的智能机器的概念。
随着数字计算机的出现，它已经变得司空见惯。 人工智能是计算机科学的一个子领域，专注于开发与个人一起或比个人更快地取得成果的计算机程序，而不考虑这些计算机是否真正以与人类相同的方式思考。
人工智能有许多不同的类型、规模和算法。 人工智能现在无处不在，从工业到教室到银行和诊所，从电视到梳子，从手机中的微芯片到驾驶的汽车，从 Siri 到 Echo。
Google 的 Intelligence Forecasts、Grab 和 Uber 等交通应用程序、使用 AI Autopilot 的航班等都是 AI 使用的例子。
人工智能现在是最先进的技术之一。 与其他教学方法相比，它是学习最快的方法之一。 此外，它还展现出最高效、最高效的性能。
什么是神经网络？
“神经网络”一词由一个由制造的互连神经元组成的网络组成，这些神经元松散地基于构成哺乳动物大脑的生物神经元。 它是当前大多数人工智能的基础。
人工智能当前的影响和用途只不过是神经网络所赋予的独特属性的发展，例如学习算法和深度学习。 神经网络是一种基础良好的范式，植根于各个领域，包括计算机科学、信息技术和工程学。
神经网络由具有动物神经元功能的链接节点组成。 神经网络被用于各种应用，包括问题解决、用户研究、数据验证、销售计划和风险缓解。
生成对抗网络、多层感知器、哈布斯堡系统和支持向量网络都是神经网络的例子。 多层感知器是使用最广泛和最有效的神经网络。
然而，与人工智能相比，神经网络有几个缺点。 该网络必须经过更长时间的训练才能执行功能。 此外，与前者相比，它的结果效果较差。
人工智能和神经网络的主要区别
- 人工智能系统是一个宽泛的词，指的是创建能够明智地行动的机器的目标，即使它们使用智能算法来完成任务。 相比之下，神经网络是创建机器智能的一种特定方法，其中智能被编码为连接不同（或相同）层中神经元的权重。
- 人工智能是指具有智能的机器人，而神经网络则复制了动物大脑的智能。
- AI依赖于人工神经网络，而神经网络则不依赖于AI。
- 人工智能可以定义为任何复制生命的东西。 相反，神经网络是一种机器学习算法。 他们通过查看数据示例来“学习”。
- 可以玩棋盘和国际象棋等游戏的计算机以及可以解释和复制语言的算法是最早的人工智能应用程序之一。尽管神经网络复制了有机神经电路的设计，但深度神经网络是大脑建模的自然选择。
结论
这个数字时代最重要的技术是人工智能。 人工智能已经成为现代文明不可分割的组成部分。 从您设备的芯片到汽车的 GPS 设备、Siri 和 Alexa 的声音、自动无人机的大脑、气象预报向导和外科手术助手的双手，它无处不在。
神经网络是一种机器学习类型，是当前人工智能的核心。 它们指的是一种人造神经细胞系统，松散地受到动物大脑有机神经网络的启发。
参考资料
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