Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind miteinander verbundene Begriffe, die oft fälschlicherweise synonym verwendet werden, obwohl sie sich in ihren Konzepten und Anwendungen unterscheiden. Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld der Informatik, das sich mit der Schaffung von Maschinen oder Programmen beschäftigt, die menschenähnliche Intelligenz und Fähigkeiten wie Lernen, Schlussfolgern und Problemlösen zeigen.

Maschinelles Lernen ist ein Unterbereich der KI, der sich darauf konzentriert, Algorithmen zu entwickeln, die das Lernen aus Daten ermöglichen und auf dieser Basis Entscheidungen treffen oder Vorhersagen treffen können, ohne explizit für spezifische Aufgaben programmiert zu sein. ML verwendet eine Vielzahl von Techniken, einschließlich Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning, um aus Daten zu lernen und sich zu verbessern.

Deep Learning ist eine spezifischere Kategorie innerhalb des maschinellen Lernens, die sich durch den Einsatz von tiefen neuronalen Netzwerken auszeichnet. Diese Netzwerke ahmen die Art und Weise nach, wie das menschliche Gehirn funktioniert, und sind in der Lage, aus großen Datenmengen komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. DL hat bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung ermöglicht.

Zusammenfassend ist KI das umfassendste Konzept, das alle Technologien umfasst, die darauf abzielen, Maschinen intelligente Funktionen zu verleihen. ML ist ein Ansatz innerhalb der KI, der Maschinen befähigt, aus Daten zu lernen. DL wiederum ist eine spezialisierte Methode des ML, die tiefe neuronale Netzwerke verwendet, um besonders komplexe Lernaufgaben zu bewältigen.