1、深度学习入门：概念、实践与未来展望

深度学习入门：概念、实践与未来展望

1. 深度学习概述

深度学习在人工智能领域带来了非凡的进步，短短五年间，图像识别和语音转录等任务从几乎无法使用发展到超越人类水平。为了让深度学习技术能应用到更多问题的解决中，需要让更多人，包括非专家，都能接触到它，实现其全面普及。

深度学习框架 Keras 最初是为个人实验而开发的，但因其易于上手，吸引了大量新手进入深度学习领域。如今，Keras 开发者社区在推动深度学习普及方面取得了显著成就，让数万人能够利用它解决重要问题。

2. 人工智能、机器学习和深度学习的关系

• 人工智能 ：是一个广泛的概念，旨在使计算机具备类似人类的智能行为。
• 机器学习 ：是人工智能的一个子集，它让计算机通过数据来学习模式，而不是通过明确的编程指令。
• 学习数据表示 ：机器学习的核心是从数据中学习表示，以便进行预测和决策。
• 深度学习中的“深度” ：指的是神经网络中存在多个隐藏层，这些层能够自动学习到数据的复杂表示。

深度学习的工作原理可以通过三个关键概念来理解：输入层接收数据，隐藏层对数据进行转换和特征提取，输出层产生预测结果。目前，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成就，但我们也不应被短期的炒作所迷惑，同时要看到人工智能的长期潜力。

3. 深度学习出现之前的机器学习历史

• 概率建模