• 人工智能：一种计算机科学分支，旨在让计算机达到人类的智慧。实现这一目标有很多方式，包括机器学习和深度学习。
• 机器学习：一系列相关技术，用于训练计算机执行特定的任务。
• 神经网络：一种机器学习结构，灵感来自人类大脑的神经元网络。神经网络是深度学习的基本概念。
• 深度学习：机器学习的一个分支，利用多层神经网络实现目标。通常“机器学习”和“深度学习”可以相互指代。

机器学习和深度学习也有很多分支和特殊技术。一个典型示例是监督式学习和非监督式学习。 简而言之，在监督式学习过程中，你知道你希望计算机学习什么，而在非监督式学习过程中，你会让计算机自己去判断要学习什么。监督式学习是最常见的机器学习类型，并且将是这门课程的侧重点。

除了 Python 之外，你能够基于 JavaScript 使用 TensorFlow.js 创建 TensorFlow 模型。TensorFlow 还支持其他各种语言，不过支持程度不太相同，包括：Swift、R 和 Julia。目前，Python 和 JavaScript 是最完整的实现语言。