1、深度学习：从基础到实践的全面指南

深度学习：从基础到实践的全面指南

1. 人工智能、机器学习与深度学习概述

人工智能（AI）是让机器模仿人类智能行为的研究领域，早期“专家”系统通过大量手动定义的规则解决问题，但扩展性差。后来，AI 更多地关注基于统计方法的机器学习（ML）。

机器学习是 AI 的一个子领域，旨在让计算机在无需针对特定任务编程的情况下学习。它主要分为以下三类：
- 监督学习 ：机器接收输入数据和期望输出，目标是从训练示例中学习，以便对未见过的数据进行有意义的预测。
- 无监督学习 ：机器仅接收输入数据，需自行发现有意义的结构，无需外部监督。
- 强化学习 ：机器作为代理与环境交互，因表现符合期望获得“奖励”，不符合则获得“惩罚”，通过学习调整行为以最大化奖励。

深度学习（DL）在 2012 年的 ImageNet 2012 挑战赛中崭露头角，AlexNet 模型显著降低了错误率，引起了广泛关注。如今，DL 技术已成功应用于医疗、环境、金融等多个领域。

2. 深度学习基础工具

2.1 TensorFlow 和 Keras 简介

TensorFlow 是 Google 开发的用于机器学习和深度学习的开源库，Keras 则提供了基于 TensorFlow 的高级 API，方便构建和训练神经网络。

2.2 神经网络基础

• 感知机 ：是神经网络的基本单元，每个神经元接收输入，进行加权求和，并通过激活函数输出结