人工智能的概念起源于是1956年的达特茅斯会议，科学家们提出了机器可以拥有像人类拥有“意识”的假设。 程序化的活交由计算机处理。非程序化的活也可以交给计算机处理，例如垃圾邮件分类、人机围棋博弈、人脸识别、自动驾驶、语音助手等。

机器学习就是用计算机来实现人工智能。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习依托于微积分、线性代数、数理统计和概率论、泛函分析等数学理论，借助计算机的计算能力，用大量的数据来“训练，通过各种算法从数据中学习如何完成任务，模拟出人类大脑。

深度学习是实现机器学习的具体方法，目前流行的深度学习软件有TensorFlow,Caffe,等。我们的产品主要使用Google开源的TensorFlow,配合Kubernetes来实现训练任务的编排，并实现GPU支持、分布式训练的支持等。