1 深度学习简介

NOTE：本文是学习中科院计算机学院徐俊刚老师“深度学习”课程的学习笔记，图片引用自徐老师的PPT。

1.1 人工智能、机器学习与深度学习（What）

深度学习是目前机器学习发展最蓬勃的分支，也是整个人工智能领域中应用前景最广阔的技术。首先要明确几个概念。

1. 人工智能（Artificial Intelligence）

定义：赋予机器能够完成那些需要人类智慧才能完成的工作。

"图灵测试"是AI发展的终极目标，即如果机器能够表现出与人类等价或无法分辨的智能，则认为机器有了思维，能够进行思考。

人工智能又分为以下几类：

• 弱人工智能
• 强人工智能
• 超级人工智能

2. 机器学习（Machine Learning）

定义：让计算机具有像人一样的学习和思考能力的技术的总称。具体来说是从已知数据中获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的技术。

机器学习分为以下几类：

• 监督学习（Supervised Learning）：简单理解为“跟老师学”，即在有老师的环境下，学生从老师那里获得做对或做错的反馈。
• 无监督学习（Unsupervised Learning）：简单理解为“自学标评”，即没有老师的环境下，学生自己学习，一般有既定标准评价，或者无评价。
• 增强学习（Reinforcement Learning）：简单理解为“自学自评”，即没有老师的环境下，学生对问题答案自我评价。

机器学习常见算法如图1。