我們越來越多地聽到人工智能，還有機器學習和深度學習，后者有時被不當用作前者的同義詞。“人工智能”(AI)一詞最早出現于 1950 年代，涉及所有能夠執行與人類智能相關的任務的計算機。機器學習只是實現人工智能的一種方式。另一方面，深度學習是與機器學習相關的眾多方法之一。

　　人工智能涉及與人類智力相關并由計算機執行的所有操作。這些包括計劃、語言理解、物體和聲音識別、學習和解決問題。人工智能和物聯網之間的關系真的很有趣，因為它類似于大腦和人體之間的關系。通過視覺和觸覺等各種感官輸入，我們的身體能夠識別某種情況并執行相應的動作。我們的大腦根據感覺輸入做出決定，并向身體發送信號以控制其運動。物聯網只不過是一組連接的傳感器，借助人工智能，可以理解所有獲取的數據，并通過控制系統或電路的心臟，我們的 CPU，可以做出決定并操作執行器以控制各種運動(機械臂)。機器學習本質上是實現人工智能的道路;一種人工智能子組，專注于機器接收一組數據并為自己學習的能力，當他們獲得更多關于他們正在處理的信息時調整算法。很多時候，人工智能和機器學習 (ML) 這兩個術語可以互換使用，尤其是在大數據領域。“機器學習”一詞是在 AI 之后創建的，它描述了“機器在沒有明確編程的情況下學習的能力”。因此，機器學習是一種“教育”算法的方法，以便它可以從各種環境情況中學習。教育，或者更好的是培訓，

　　機器學習使用神經網絡方法、統計模型自動構建分析模型，以查找數據中的隱藏信息。神經網絡的靈感來自于由互連單元(例如神經元)形成的人腦功能，這些單元通過響應外部輸入來處理信息，從而在不同單元之間傳輸相關信息。機器學習的一個典型例子是人工視覺系統，或計算系統識別由圖像傳感器以數字方式獲取的對象的能力。在這些情況下使用的算法必須識別某些物體，區分動物、事物和人，同時從情境中學習，

　　深度學習是機器學習的一種方法，它從大腦的結構或各種神經元的相互連接中得到啟發。其他方法包括歸納邏輯編程、聚類和貝葉斯網絡。后者基于由一組變量及其條件依賴組成的 DAG 模型(有向無環圖)。該模型可以表示疾病和癥狀之間的概率關系：給定癥狀作為輸入，可以估計給定疾病的概率。

　　深度學習使用具有各種處理單元的巨大神經網絡模型;它使用計算進步和訓練技術通過大量數據來學習復雜的模型。常見應用包括成像和語音識別。由于涉及多個層次，深度學習的概念有時簡稱為“深度神經網絡”。近年來，機器學習和深度學習都在人工智能方面取得了長足的進步。兩者都需要由無數傳感器收集的大量數據，這些傳感器繼續填充物聯網生態系統，從而提高人工智能。改善物聯網生態系統將指導人工智能，從而指導成功實施的方法。從工業的角度來看，人工智能可用于預測機器何時需要維護或分析生產過程以實現大幅效率提升，從而節省數百萬歐元。消費者將有機會以最佳方式管理他們的時間和條件。

　　電子技術的進步繼續推動人工智能和物聯網的共生。計算機處理和數據存儲的發展使得整合和分析更多數據成為可能。減少計算機芯片和改進制造技術意味著更便宜、更強大的傳感器。無線連接以非常便宜的價格提供大量數據，并允許所有這些傳感器將數據發送到云端。云的誕生也使得這些數據幾乎可以無限存儲，并具有相當大的計算處理能力。所有這些進步都使人工智能更接近于創造越來越多地進入我們日常生活的智能機器的最終目標。

　　為了讓人工智能和機器學習不斷發展，驅動算法和相關決策的數據必須是高質量的數據，才能正確解釋。隨著物聯網設備連接到互聯網和相互連接的激增，收集、存儲和處理的數據量每天都在增加，從而給大數據在安全和隱私方面帶來了新的挑戰。黑客產生破壞性攻擊的可能性與日俱增。預防這些風險需要任何組織控制數據的生產、存儲和通信。黑客可能能夠控制重要系統并在任何時間做他們想做的事。