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随着互联网的不断发展，人工智能技术应用相信大家应该都不陌生了，而今天我们就通过案例分析来了解一下，用户对于人工智能技术认知都有哪些误区。
随着时间的推移，许多技术已经影响了人们的工作方式以及获得高薪机会所需的技能。因此，某些职业消失了，而新的职业却不断产生。例如，如今很少有打字员这个职位，就像十年前很少见到社交媒体营销经理一样。
人工智能技术有望对人们的工作和学习方式产生重大影响。人工智能不仅有潜力将被认为使平凡或重复的任务实现自动化，而且它还可以通过完成更高价值的任务来帮助改进或改变其他的工作。例如，人工智能可以在几分钟内阅读数千份法律合同，并比律师更快、更少地从中提取所有有用的信息。
人工智能是计算机工程技术的总称。在人工智能有一个主要的分支领域叫做机器学习(ML)，它是指机器在没有明确编程的情况下进行学习的能力。机器学习可以被编排成从数据中识别模式，它通常擅长于解决特定的任务。例如，机器学习可用于对电子邮件是否为垃圾邮件进行分类。
同样，机器学习与深度学习也不相同。深度学习技术或深度神经网络(DNN)是一种能够实现惊人突破的机器学习。但这并不意味着深度学习是解决人工智能框架下所有问题的佳技术，也不意味着深度神经网络(DNN)一直是特定挑战者成功的人工智能技术。实际上，使用基于规则的系统或传统的机器学习可以有效解决许多当前的人工智能问题。
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