请详细解释人工智能和机器学习的区别，并用一个表格的形式展示。
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| 特点              | 人工智能 (AI)                                      | 机器学习 (ML)                                    |
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| **定义**          | 通过计算机系统模拟人类智能的科学和技术。            | 人工智能的一个子领域，专门研究如何使计算机系统通过数据学习。 |
| **核心目标**      | 实现各种复杂的任务，如感知、推理、学习、规划等。      | 从数据中学习模式和规律，以便在没有明确编程的情况下进行预测或决策。 |
| **实施方法**      | 可能包括基于规则的系统、专家系统、机器学习、深度学习等。 | 主要依赖于统计方法和算法，如线性回归、神经网络、决策树等。 |
| **学习方式**      | 不一定涉及学习，可以是预设规则或算法。               | 必须通过数据进行训练，模型会随着数据量的增加而改进。 |
| **应用领域**      | 广泛，包括自动驾驶、医疗诊断、自然语言处理等。        | 主要应用于数据驱动的任务，如预测分析、图像识别、语音识别等。 |
| **依赖资源**      | 可以依赖预设知识库，不一定需要大量数据。             | 需要大量数据和计算资源进行训练和优化。           |

这个表格清晰地展示了人工智能和机器学习在定义、核心目标、实施方法、学习方式、应用领域以及依赖资源方面的主要区别。
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