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第一章 人工智能概述 1.1人工智能的概念和历史 1.2人工智能的发展趋势和挑战 1.3人工智能的伦理和社会问题 第二章 数学基础 1.1线性代数 1.2概率与统计 1.3微积分 第三章 监督学习 1.1无监督学习 1.2半监督学习 1.3增强学习 第四章 深度学习 1.1神经网络的基本原理 1.2深度学习的
目录 人工智能 深度学习 机器学习 神经网络 机器学习的范围 模式识别 数据挖掘 统计学习 计算机视觉 语音识别 自然语言处理 机器学习的方法 回归算法 神经网络 SVM（支持向量机） 聚类算法 降维算法 推荐算法 其他 机器学习的分类 机器学习模型的评估 机器学习的应用 机
人工智能涵盖范围最广，它包含了机器学习；而机器学习是人工智能的重要研究内容，它又包含了深度学习。 人工智能是一门以计算机科学为基础，融合了数学、神经学、心理学、控制学等多个科目的交叉学科。 人工智能是一门致力于使计算机能够模拟、模仿人类智能的学
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够执行通常需要人类智能的任务的领域。从早期的符号推理到现代的深度学习，人工智能经历了漫长的发展过程。 20世纪50年代，AI的奠基性工作开始，研究者们试图通过符号推理来模拟人类思维过程。然而，
人工智能深度学习近年来成为热门的技术领域，被广泛应用于许多领域，如自然语言处理、图像识别、机器翻译等。学习人工智能深度学习需要具备一定的数学和编程基础，但对于初学者来说，并不需要过于复杂的数学和编程知识。本文将介绍人工智能深度学习的基本概念和
目录 1、三者的关系 2、能做些什么 3、阶段性目标 机器学习、人工智能（AI）和深度学习之间有密切的关系，它们可以被看作是一种从不同层面理解和实现智能的方法。 人工智能（AI）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模仿人类智能的学科。它涵盖了各种技术和方法，
1.1 人工智能是什么？ 1956年在美国Dartmounth 大学举办的一场研讨会中提出了人工智能这一概念。人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的
很多年前听一个机器学习的公开课，在QA环节，一个同学问了老师一个问题“ 机器学习和深度学习是什么关系 ”？ 老师先没回答，而是反问了在场的同学，结果问了2-3个，没有人可以回答的很到位，我当时也是初学一脸懵，会场准备的小礼品也没有拿到。 后来老师解释“机
1、人工智能 人工智能相当于人类的代理人，我们现在所接触到的人工智能基本上都是弱AI，主要作用是正确解释从外部获得的数据，并对这些数据加以学习和利用，以便灵活的实现特定目标和任务。 例如： 阿尔法狗、智能汽车 简单来说： 人工智能使机器像人类一样进行感
目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、机器学习、人工智能
