IIRII

В этом курсе https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP6... устанавливалась такая семантика:
AI - это модель, которая занимается принятием решений, выполнением какого-то выбора. Даже самые простые алгоритмы поиска пути - это тоже ИИ.
Такие программы можно писать руками, придумывая алгоритмы самостоятельно - это т.н. rule-based системы. Можно использовать существующие данные (входные+выходные значения) и подгонять нашу модель с какими-то изменяемыми значениями под эти данные. Это называется машинным обучением.
Есть много алгоритмов и моделей машинного обучения - например, деревья выбора и random forest, метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) и нейронные сети. Область машинного обучения, посвященная работе глубоких нейронных сетей, называется глубоким обучением (deep learning).

Примером ИИ без машинного обучения может быть чатбот чисто на регулярных выражениях или AIML. Или какая-нибудь схема планирования взлета\посадки самолетов в аэропорте.

машинное обучение - так называется схема благодаря которой алгоритм может подстраиваться под требуемый результат (грубо говоря самоулучшаться), дип лернинг - это машинное обучение на большом объеме данных, искусственный интеллект - изначально под этим подразумевали искусственный разум (такойже как у тебя например, только искусственно созданный), но сейчас все больше просто подразумевают хоть какие-то признаки самостоятельного принятия решений (уже якобы интеллект), вобщем это уже категории из философии, а не программирования. Предполагается что машинное обучение - одна из основ для искусственного интеллекта.