1.人工智能：給機器賦予人類的智能，讓機器能夠像人類那樣獨立思考。當然，目前的人工智能沒有發展到很高級的程度，這種智能與人類的大腦相比還是處于非常幼稚的階段，但目前我們可以讓計算機掌握一定的知識，更加智能化的幫助我們實現簡單或復雜的活動。

2.機器學習。通俗的說就是讓機器自己去學習，然后通過學習到的知識來指導進一步的判斷。舉個最簡單的例子，我們訓練小狗狗接飛碟時，當小狗狗接到并送到主人手中時，主人會給一定的獎勵，否則會有懲罰。于是狗狗就漸漸學會了接飛碟。同樣的道理，我們用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標簽的，并設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然后用學習到的分類規則進行預測等活動。

3.數據挖掘。數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到為我所用的知識，從而指導人們的活動。所以我認為數據挖掘的重點在于應用，用何種算法并不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重于算法本身的設計。

數據挖掘與知識發現（第二版）中說道，數據挖掘任務分類：包括分類或預測模型知識發現，數據總結，數據聚類，關聯規則發現，時序模式發現，依賴關系或依賴模型發現，異常和趨勢發現等。

數據挖掘對象分類：包括數據庫，面向對象數據庫，空間數據庫，時態數據庫，文本數據庫，多媒體數據庫，異構數據庫，數據倉庫，演繹數據庫和Web數據庫等。

數據挖掘方法分類：包括統計方法，機器學習方法，神經網絡方法和數據庫方法。

4.模式識別。我覺得模式識別偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特征，利用這些特征來進行搜尋我們想要找的目標。

數據挖掘是數據庫知識發現（KDD）過程中應用數據分析和發現算法的一個步驟，在可接受的計算效率的局限性之內，在數據上產生一種特殊的列舉模式（或模型）。要注意模式空間通常是無限的而且模式的列舉包括對那個空間某種形式的搜索。

5.計算機視覺

計算機視覺是一門關于如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數據與信息的學問。形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（算法），讓計算機能夠感知環境。我們中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"Onepictureisworthtenthousandwords"表達了視覺對人類的重要性。不難想象，具有視覺的機器的應用前景能有多么地寬廣。
計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰性重要研究領域。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數學和統計學，神經生理學和認知科學等。

6.智能控制

智能控制的定義一：智能控制是由智能機器自主地實現其目標的過程。而智能機器則定義為，在結構化或非結構化的，熟悉的或陌生的環境中，自主地或與人交互地執行人類規定的任務的一種機器。

定義二：K.J.奧斯托羅姆則認為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機器模擬，并用于控制系統的分析與設計中，以期在一定程度上實現控制系統的智能化，這就是智能控制。他還認為自調節控制，自適應控制就是智能控制的低級體現。

定義三：智能控制是一類無需人的干預就能夠自主地驅動智能機器實現其目標的自動控制，也是用計算機模擬人類智能的一個重要領域。

定義四：智能控制實際只是研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統的一個新興分支學科。

從20世紀60年代起，計算機技術和人工智能技術迅速發展，為了提高控制系統的自學習能力，控制界學者開始將人工智能技術應用于控制系統。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

研究范疇：

自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法。

7.信號處理，語音識別，知識處理都是人工智能所要研究的內容。

區別：以上內容都包括在人工智能的范圍之內。

對數據挖掘而言，數據庫提供數據管理技術，機器學習和統計學提供數據分析技術。由于統計學往往醉心于理論的優美而忽視實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習算法之后才能再進入數據挖掘領域。從這個意義上說，統計學主要是通過機器學習來對數據挖掘發揮影響，而機器學習和數據庫則是數據挖掘的兩大支撐技術。從數據分析的角度來看，絕大多數數據挖掘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往并不把海量數據作為處理對象，因此，數據挖掘要對算法進行改造，使得算法性能和空間占用達到實用的地步。同時，數據挖掘還有自身獨特的內容，即關聯分析。

而模式識別和機器學習的關系是什么呢，傳統的模式識別的方法一般分為兩種：統計方法和句法分析方法。句法分析一般是不可學習的，而統計分析則是發展了不少機器學習的方法。也就是說，機器學習同樣是給模式識別提供了數據分析技術。

至于，數據挖掘和模式識別，那么從其概念上來區分吧，數據挖掘重在發現知識，模式識別重在認識事物。

機器學習的目的是建模隱藏的數據結構，然后做識別、預測、分類等。

因此，機器學習是方法，模式識別是目的。

智能控制包括機器學習這個方面。智能控制與數據挖掘的區別，智能控制也包括數據挖掘。計算機視覺也包括數據挖掘？？？

有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關。這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。計算機視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認識過程。實現圖像理解是計算機視覺的終極目標。

圖像處理技術把輸入圖像轉換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如，可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強處理突出圖象的細節，以便于操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經常利用圖象處理技術進行預處理和特征抽取。

模式識別技術根據從圖象抽取的統計特性或結構信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計算機視覺中模式識別技術經常用于對圖象中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。

根據我的研究體會，三者之間既有區別，又有聯系。

計算機圖形學是給定關于景象結構、表面反射特性、光源配置及相機模型的信息，生成圖像。

而計算機視覺是給定圖象，推斷景象特性實現的是從模型到圖像的變換，也就是說從圖象數據提取信息，包括景象的三維結構，運動檢測，識別物體等。

模式識別則是從特征空間到類別空間的變換。研究內容包括特征提取（PCA，LDA，LFA，Kernel，MeanShift，SIFT，ISOMAP，LLE）；特征選擇；分類器設計（SVM，AdaBoost）等。

總結

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