图像风格迁移是将内容图像和风格图像进行融合，生成新的图像的过程。生成的图像同时具备指定图像的内容和风格。图像风格迁移，使用了卷积神经网络提取内容图像的内容特征和风格图像的风格特征，使得生成的图像同时具备内容图像的内容和风格图像的风格。通俗的来说，图像风格迁移就是把一张图片的内容和另一个图片的风格合成的一个方法，常用于图像风格处理、图像滤镜效果。比如，给出一个房子的图片和一个梵高的自画像，就可以生成一个梵高风格的房子。

深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经网络。深度学习可以理解为多层神经网络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出，广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。

机器学习是让机器从大量样本数据中自动学习其规律，并根据学习到的规律预测未知数据的过程。机器学习的目标是发现数据中暗藏的规律，由此对未知进行预测。这个过程要通过学习来实现，学习用到的材料则是大数据。

机器学习通过人工智能来分析、探索和预测趋势，并根据过去的变化预测未来的趋势。通过经典的机器学习算法，为客户提供智能应用程序，包括频繁模式挖掘、聚类、分类、推荐引擎（获得用户行为并从中发现用户可能喜欢的事物）、频繁子项挖掘（利用一个项集，如查询记录和购物目录，去识别经常一起出现的项目）。

人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要的专业课程，运用计算机模拟和延伸人脑功能，模仿人脑所从事的推理、识别、理解、设计、学习、思考等思维活动，以此解决预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能关键技术包括专家系统、自然语言理解、人工神经网络。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。