人工智慧（AI）、機器學習（ML）和深度學習（DL）之間的關係，可以透過一個由大到小的包含關係來理解，其中AI是最廣泛的概念，ML是AI的一個子集，而DL則是ML的一個更專門的子集。
人工智慧（AI）：AI是一個涵蓋面非常廣的領域，它指的是使機器能夠執行需要人類智慧的任務的技術和研究領域。這些任務包括語言理解、語音識別、學習、規劃、問題解決等。AI的目標是創建能夠自動執行這些複雜任務的系統，而不需要人類的直接干預。
機器學習（ML）：ML是實現AI目標的一種方法，它專注於開發算法和技術，使機器能夠從數據中學習。換句話說，ML允許系統自動學習和改進，而無需被明確地編程執行特定任務。這是通過提供大量的數據給算法，然後讓算法找出數據之間的模式和關聯性來實現的。
深度學習（DL）：DL是ML中的一個子集，它使用了一種特定的算法結構——深度神經網絡。DL模仿了人腦的工作方式，通過構建多層（深層）的神經網絡來學習數據的複雜模式。深度學習特別擅長處理大規模的數據集，並且在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域取得了突破性的進展。
總的來說，人工智慧提供了一個廣泛的目標——創造能夠執行智能任務的機器。機器學習提供了達成這一目標的方法之一，即通過從數據中學習。深度學習則是機器學習中一種強大的技術，它通過使用深層神經網絡來處理和學習大量的數據。
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