AI・機械学習・ディープラーニングがそれぞれ何かを分けて説明します。
AI（Artificial Intelligence）とは人口知能のことで、コンピュータが人間のように思考して問題解決や意思決定をおこなう技術のことです。
機械学習（Machine Learning, ML）とは、コンピューターがデータから学習することで、AIを支える技術になります。AIのうちの「学習」するという部分を抜き出したのが「機械
学習」になります。
「機械学習」には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という３つがあり、それぞれに適した活用方法があります。
ディープラーニングとは、機械学習の手法の１つで、多層のニューラルネットワークを用いたモデルとなります。
簡単に言うと「脳の働きを真似してデータを理解しようとするコンピュータの仕組み」で、人間が物事を理解するのと同じように、コンピュータもたくさんの情報を少しずつ学んでいくモデルです。
例えば、サルの画像を見せて「これがサルだ」と認識させようとすると、
最初の層（入力層）：写真を読み込んで、色や形の特徴を少しずつ読み取ります。
中間の層（隠れ層）：入力層から送られてきた情報をさらに細かくチェックし、「サルのしっぽのかたち」「目の特徴」などを見分けます
最後の層（出力層）：全体の特徴を見て、「これはサルです」と判断します
というように、いくつもの層に分けて処理をさせるのがディープラーニングです。
この層が深いということで「ディープ」という名前がついており、この認識方法は人間の脳の「神経細胞（ニューロン）」の働きに似ているのです。
