深度学习技术介绍讲课教案
深度学习课程设计
深度学习课程设计一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握【学科】学科的基础知识，理解【具体知识点】的概念和应用，提高学生的实践操作能力，培养学生对【学科】学科的兴趣和好奇心。
具体来说，知识目标包括：1.学生能够准确地理解和记忆【具体知识点】的基本概念和原理。
2.学生能够运用【具体知识点】解决实际问题，提高实践操作能力。
技能目标包括：1.学生能够熟练地运用【具体技能】进行【操作或实践】。
2.学生能够通过查阅资料、讨论等方式，自主学习和探究【学科】学科的相关知识。
情感态度价值观目标包括：1.学生能够认识到【学科】学科在生活中的重要性和价值，培养对【学科】学科的兴趣和好奇心。
2.学生能够在学习过程中，培养团队合作意识、创新思维和解决问题的能力。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括【具体知识点】的学习和【具体技能】的培养。
1.首先，学生将学习【具体知识点】的基本概念和原理，通过讲解和案例分析，让学生理解和掌握这些知识点。
2.其次，学生将进行【具体技能】的实践操作，通过实验、练习等方式，让学生熟练地运用该技能。
3.最后，学生将通过小组讨论、汇报等形式，深入探究【学科】学科的相关知识，提高自主学习和探究能力。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本节课将采用多种教学方法相结合的方式。
1.讲授法：教师通过讲解【具体知识点】的基本概念和原理，引导学生理解和掌握这些知识点。
2.讨论法：学生分组进行讨论，分享对【具体知识点】的理解和看法，培养团队合作和沟通能力。
3.案例分析法：教师提供实际案例，学生分析并运用【具体知识点】解决问题，提高实践操作能力。
4.实验法：学生进行实验操作，观察和记录实验结果，加深对【具体知识点】的理解。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：选用【教材名称】，作为学生学习的主要材料，提供【具体知识点】的详细讲解和案例分析。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生查阅和拓展知识。
《深度学习实战系列-全套课件》
深度学习的历史与现状
深度学习的历史可以追溯到20世纪50年代，但直到近年来，由于计算能力和数据量的增长，深度学习 才得到了广泛应用，并取得了许多重要突破。
深度学习的理论基础
深度学习的理论基础包括神经网络、反向传播算法、激活函数等。理解这些 基础知识将帮助我们更好地理解深度学习的工作原理。
Python编程基础
对抗生成网络
对抗生成网络是一种通过两个对抗的神经网络来生成逼真的数据的技术。它 在图像合成和增强现实等领域有广泛的应用。
序列到序列模型
序列到序列模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，适用于机器翻译、 文本生成等任务。
目标检测
目标检测是计算机视觉中的重要任务，通过深度学习模型可以实现对图像和视频中目标的准确定位和分 类。
图像分割
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，深度学习模型可以帮助 我们实现更准确的图像分割任务。
Python是深度学习中常用的编程语言。掌握Python的基础语法和常用库将为 我们的实践工作提供必要的支持。
TensorFlow框架介绍
TensorFlow是一种开源的深度学习框架，具有强大的计算能力和丰富的功能， 能够帮助我们方便地构建和训练深度学习模型。
Keras框架介绍
Keras是一个高级神经网络API，基于TensorFlow开发，简单易用而且功能强 大。它为构建深度学习模型提供了高效的接口。
循环神经网络
循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络，适用于处理序列数据，如文 本和音频。它能够捕捉上下文信息并生成有用的预测。
卷积神经网络
卷积神经网络是一种在图像处理和计算机视觉中广泛应用的深度学习模型。 它能够有效地提取图像中的特征并进行分类和识别。
深度学习教案
深度学习一、教学目标1、知识与技能了解深度学习的过程，知道深度学习的适用场景。
2、过程与方法了解神经网络模拟游戏的操作方法；通过操作神经网络模拟游戏深入理解深度学习的过程。
3、情感态度与价值观激发学生对深度学习过程的探究热情，培养思考批判的探究精神和严谨的科学精神。
二、教学重难点：重点：学生知道深度学习的定义及适用场景。
难点：学生通过活动实践了解深度学习的过程。
三、教学时间：1 课时四、学情分析：深度学习作为人工智能领域的一个专有名词，是学生以前没有接触过的，但是和深度学习有关的应用其实同学们在生活中早就已经接触到甚至使用过。
深度学习的过程也是源自于我们人的学习过程。
从生活的实例出发相信同学们能够很快接受这部分知识。
五、教学准备：深度学习模拟软件、学习单六、教学方法：分组讨论法，讲授法、情景法、探究法七、教学过程：课前：播放深度学习相关资料片，与学生聊一聊：刚刚你在视频中都看到了哪些信息？1、导入师：我们在生活中会遇到很多和人工智能相关的现象。
比如：IphoneX拥有人脸识别功能。
提问：你能说说，这项功能都是怎么实现的吗？生：a、人工智能；b、深度学习（师：哇，看来你的课前准备很充分呐）；c、没有答案（师：不知道没有关系，那么今天这节课我们就来看一看，这些功能的背后到底是什么。
）2、概念解析：什么是深度学习（1）人的学习过程：师（拿出一个苹果）：根据我们之前的课程我们都知道，人工智能其实是模仿人来学习的。
那我们人是怎么学习的呢？老师手上的是什么？生：苹果师：你怎么知道这个是苹果？生：因为认识；师追问：你根据哪些特点判断这是苹果？；生：红色的，顶端有柄，有点圆师总结：我们认识苹果是从看到它开始；然后发现了它存在的一系列特征，并把他们记下来；那在下次再看到这些苹果的时候就能认出来他们了。
师：（出示新的图片外形出现变化的苹果）那这些是苹果吗？你们是怎么分辨的？生：外形虽然出现了一些变化，但是通过颜色等其他特征能够分辨出来师：（再次出示新的图片，颜色出现变化）那这些是苹果吗？你们是怎么分辨的？生：虽然颜色出现了改变，但是通过外形等其他特征能够分辨这就是苹果。
深度学习教案设计
深度学习教案设计深度学习是一种强大的机器学习方法，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过多个层次的神经元进行信息处理和学习。
在当今快速发展的科技领域，深度学习正在得到越来越广泛的应用。
为了更好地教授深度学习知识，设计一份富有创新性和针对性的教案至关重要。
本文将讨论深度学习教案的设计要点，并提供一些建议。
一、教案概述教案的概述部分应该包括教学目标、教学内容和教学方式。
在深度学习教案中，我们的目标可能是让学生掌握深度学习的基本概念、算法和应用。
教学内容则可以包括神经网络结构、激活函数、损失函数等基础知识，并结合实例介绍深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
至于教学方式，则可以采用讲授、案例分析和实践操作相结合的方式，使学生在理论学习的同时能够运用所学知识解决实际问题。
二、教学目标教学目标是教案设计中的核心要素，它直接决定了教学内容和教学方法的选择。
深度学习教学目标应对学生的掌握程度、应用能力和创新思维进行明确设定。
以下是几个可行的教学目标示例：1. 理解深度学习的基本概念和原理，并能够解释神经网络的结构和工作原理；2. 掌握深度学习常用的神经网络模型和算法，如卷积神经网络、循环神经网络等；3. 能够运用深度学习算法进行图像识别、自然语言处理等实际应用；4. 具备分析和解决深度学习问题的能力，包括调参、优化和模型评估等；5. 培养学生的创新思维和团队合作能力，鼓励他们在深度学习领域中提出新的想法和探索。
三、教学内容根据教学目标，合理选择教学内容是教案设计的重要环节。
以下是深度学习教案中可以包含的一些内容：1. 深度学习基础知识：介绍深度学习的背景、历史和基本概念，如神经元、权重、偏置等；2. 神经网络结构：讲解深度学习中常见的神经网络结构，如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并对它们的特点和适用场景进行分析；3. 激活函数和损失函数：介绍不同的激活函数和损失函数，并对它们的作用和选择进行解释；4. 深度学习应用：详细讨论深度学习在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例，并引导学生分析和讨论解决问题的方法和思路；5. 深度学习实践：安排学生进行实践操作，如使用Python编写神经网络模型，利用开源框架如TensorFlow或PyTorch进行模型训练和评估；6. 深度学习挑战与展望：介绍当前深度学习领域的研究热点和未来发展趋势，引导学生思考深度学习的局限性和可能的解决方案。
深度学习技术介绍PPT课件
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
29
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M40 GPU加速特性
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GPU与CPU连接
通过PCIe与CPU连接, 最大理论带宽8GB/s(gen2.0)、16GB/s(gen3.0) CPU称为主机(host), 显卡(GPU)称为设备(device)
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最优连接数量：4
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目前的GPU使用方案
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CPU困境
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机器学习还可以进行压缩(compression)。用规则拟合数据，我们能得到比数据更简 单的解释，需要的存储空间更少，处理所需要的计算更少，例如，一旦你掌握了加法 规则，你就不必记忆每对可能数字的和是多少。
机器学习的另一种用途是离群点检测(outlier detection)，即发现那些不遵守规则的 例外实例。在这种情况下，学习规则之后，我们感兴趣的不是规则，而是规则未能覆 盖的例外，他们可能暗示出我们需要注意的异常，如诈骗等。
具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
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可解释性
◦ 人工参与程度的降低带来的另一个问题是模型的可解
释性越来越低。在理想状况下，如果系统非常有效，
人们根本不需要关心黑盒系统的内部构造，但事实是
自然语言处理系统的状态离完美还有相当的差距。
自然语言处理的发展趋势
从传统方法和神经网络方法的对比中，可以
看出自然语言处理的模型和系统构建是向着
始的输入图像（RGB三个通道）可以得到256个通道的feature
map，因为有256个卷积和，每个卷积和代表一种统计抽象的方
式。
现代深度学习的过程
池化操作。池化操作在统计上的概念更明确，就是一个
对一个小区域内求平均值或者求最大值的统计操作。带
来的结果是，如果之前输入有两个通道的，或者256通道
◦ 强化学习的应用范围非常广泛，各领域对它的研
究重点各有不同。
Байду номын сангаас
强化学习
强化学习与监督学习和非监督学习
◦ 监督学习是通过带有标签
或对应结果的样本训练得
到一个最优模型，再利用
这个模型将所有的输入映
射为相应的输出，以实现
分类。
◦ 非监督学习是在样本的标
签未知的情况下，根据样
本间的相似性对样本集进
行聚类，使类内差距最小
引擎则对候选新闻进行排序，最终给用户推出新闻，如此往
复，直到用户关闭 app，停止浏览新闻。
◦ 将用户持续浏览新闻的推荐过程看成一个决策过程，就可以
通过强化学习学习每一次推荐的最佳策略，从而使得用户从
开始打开 app 开始到关闭 app 这段时间内的点击量最高。
◦ AlexNet是基于LeNet的改进，它可以被看作
深度学习及应用教程课件
本课程将介绍深度学习的基础原理，深度神经网络，应用领域，工具和框架， 实际案例，以及未来发展和挑战。
深度学习简介
定义
深度学习是机器学习的一种， 通过使用神经网络模型对数 据进行训练和预测。
发展历程
深度学习从20世纪80年代开 始发展，在2000年后受到越 来越多的关注。
优势特点
3 Keras
由Python语言开发，封装了TensorFlow和Theano，简单易学。
深度学习的实际案例
1
自然语言处理
2
深度学习在自然语言处理领域已经取得
了很多成功，如机器翻译和语音识别。
3
图像识别
深度学习在图像识别领域取得了很多成 功，如AlphaGo和人脸识别。
自动驾驶
深度学习在自动驾驶领域已经取得了很 多成功，如特斯拉的自动驾驶技术。
深度学习能够自适应，具有 很强的预测和分类能力，已 经在很多领域取得了成功。
深度神经网络
普通神经网络
由神经元和连接构成的多层网络，能够进行分类、 回归、聚类等任务。
卷积神经网络
通过卷积和池化层对图像进行处理，被广泛应用于 图像识别领域。
循环神经网络
能够对序列数据进行处理，被广泛应用于语音和自 然语言处理领域。
未来发展
深度学习的未来发展趋势是不断扩大应用领域、提 高模型可解释性、提高模型的安全性等。
深度学习的应用领域
医疗 金融 自然语言处理 自动驾驶
图像识别、疾病预测 投资决策、风险管理 机器翻译、情感分析 图像识别、路径规划
深度学习工具和框架
1 TensorFlow
由Google开发，功能强大， 易于使用，拥有丰富的文档 和社区。
深度学习课程大纲
深度学习课程大纲一、课程背景介绍深度学习作为人工智能领域的热点技术之一，已经在各个领域取得了显著成果。
本课程旨在帮助学员深入了解深度学习的基础理论和实际应用，为他们打下坚实的学习基础。
二、课程目标本课程旨在帮助学员达到以下目标：1. 理解深度学习的基本概念和原理；2. 掌握常用的深度学习算法和模型；3. 学会使用深度学习工具和平台进行实践；4. 能够应用深度学习解决现实世界中的问题。
三、课程大纲1. 深度学习简介- 1.1 人工智能历史回顾- 1.2 机器学习与深度学习的关系- 1.3 深度学习的基本概念和发展历程2. 神经网络基础- 2.1 神经元模型- 2.2 前馈神经网络- 2.3 反向传播算法- 2.4 激活函数- 2.5 损失函数3. 深度学习常用模型- 3.1 卷积神经网络（CNN）- 3.2 递归神经网络（RNN）- 3.3 长短期记忆网络（LSTM） - 3.4 生成对抗网络（GAN）- 3.5 强化学习模型（RL）4. 深度学习工具与平台- 4.1 TensorFlow- 4.2 PyTorch- 4.3 Keras- 4.4 Caffe- 4.5 MXNet5. 深度学习应用案例- 5.1 图像识别- 5.2 自然语言处理- 5.3 语音识别- 5.4 推荐系统- 5.5 强化学习在游戏中的应用6. 深度学习实践项目学员将根据所学知识，选择一个具体领域的问题，完成一个深度学习实践项目。
项目内容包括数据预处理、模型设计与训练、模型评估和结果展示等环节。
四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂授课的方式，介绍深度学习的基本理论和算法。
2. 实践操作：通过案例演示和实践项目，帮助学员运用所学知识解决实际问题。
3. 互动讨论：鼓励学员积极参与课堂讨论，促进交流和思维碰撞。
五、考核方式1. 平时表现：包括课堂出勤、参与讨论等。
2. 作业和实验报告：根据布置的作业和实验要求，完成相应的任务并撰写报告。
TensorFlow2深度学习实战全书电子教案完整版课件
➢ 除此之外，谷歌图书通过文字识别技术将扫描的图书数字化，从而实现图书内容的搜索功能。
深度学习与应用技术
2. 深度学习与自然语言处理
➢ 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学中令人兴奋的领域，涉及人类交流。它 包含机器理解，解释和生成人类语言的方法。
进行字切分。 ➢ 将提取的用户手写体字形特征向量与计算机的字形特征向量进行匹配，并建立用户手写体与计算机字体的
对应关系，生成计算机可识别的文字。
深度学习常见应用
14. 图像分类
➢ 图像分类的核心是从给定的分类集合中，给图像 分配一个标签的任务。
➢ 实际上，图像分类是分析一个输入图像并返回一 个将图像分类的标签。标签总是来自预定义的可 能类别集。
人、生物信息处理、化学、网络广告投放、医学自动诊断和金融等各大领域均有应用。
深度学习应用技术
1. 深度学习与计算机视觉
➢ 计算机视觉是深度学习技术最早取得突破性成就的领域。从2012年到2015年间，通过对深度学习算法的不 断研究，在ImageNet数据集上实现图像分类的错误率以较大的速度递减，这说明深度学习完全打破了传统 机器学习算法在图像分类上的瓶颈，使得图像分类问题得到了更好的解决。
计算智能与深度学习 课程教案
内容计算智能绪论安排2学时教学目标（1）了解计算智能的定义；（2）了解计算智能的技术分支及适用范围；（3）清楚计算智能的应用领域；目的要求（1）理解计算智能的定义及其与人类智能的关系；（2）了解计算智能的发展简史；（3）理解计算智能的技术分支及各分支之间的关联关系；（4）了解计算智能的应用范畴及应用场景。
重点难点重点：计算智能发展简史，并从中了解计算智能技术发展的内外因素及时代特点。
教学过程设计（包括导入语、主要讲课内容、时间安排、提问或举例等）教学方法与手段1、导入语（15分钟）计算智能带来的计算方式的影响。
课程主要内容简介：人工神经网络、进化计算、群集智能、模糊系统、随机搜索算法、人工免疫系统、粗集理论等。
课程考核方式：平时作业（10%）、实验（20%）、期末考试（70%）2、主要教学内容和时间安排（1）计算智能的概念（2）计算智能发展简史（3）计算智能研究的基本内容简介3、教学方法（1）PPT多媒体讲解；（2）通过生活中的例子讲解计算智能的技术特点及时代特征。
（3）重点讲解讲解硬件发展及大数据给计算智能技术发展带来的影响，从而引入机器学习为代表的主流计算智能技术。
PPT讲授PPT讲授PPT讲授作业/思考题：作业1.计算智能概念内容神经网络安排8学时教学目标（1）掌握神经网络的基本概念、神经元模型、感知器神经网络、线性神经网络、BP 神经网络。
（2）理解径向基神经网络（RBF网络）、竞争神经网络如汉明神经网络和自组织映射特征神经网络、简单反馈神经网络、全反馈型Hopfiled神经网络。
（3）了解对传神经网络、波尔兹曼机。
（4）学会神经网络设计和应用（包括手写体数字的BP神经网络识别等）。
目的要求了解神经网络技术的发展及应用。
重点难点神经网络模型教学过程设计（包括导入语、主要讲课内容、时间安排、提问或举例等）教学方法与手段1、主要教学内容和时间安排（1）神经网络基本概念与分类（2）神经元（3）神经网络的训练和连接（4）感知器神经网络（5）线性神经网络（6）BP神经网络（7）径向基神经网络（8）基本的竞争学习网络结构（9）汉明竞争神经网络（10）自组织特征映射神经网络（11）简单反馈型神经网络（12）全反馈型Hopfield神经网络（13）对传神经网络（14）玻尔兹曼机神经网络（15）神经网络的应用3、教学方法（1）PPT多媒体讲解；（2）教学内容的理解和案例分析。
《深度学习介绍》课件
推荐系统和强化学习是深度学习在智能推荐和决策领域的重要应用，能够提高推荐和决策的准确性和智能化水平。
总结
06
CHAPTER
深度学习的未来展望
随着深度学习在各领域的广泛应用，对模型的可解释性需求日益增强。未来研究将致力于开发更透明的模型，通过可视化、解释性图谱等技术，帮助用户理解模型决策过程。
池化层用于降低数据的维度，减少计算量和过拟合的风险。常用的池化方法有最大池化和平均池化等。
池化层
激活函数
03
CHAPTER
深度学习的主要模型
1
2
3
卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。
CNN通过局部连接、权重共享和下采样等策略，实现对输入数据的逐层特征提取和抽象。
《深度学习介绍》ppt课件
目录
深度学习概述深度学习的基本原理深度学习的主要模型深度学习的训练技巧深度学习的应用实例深度学习的未来展望
01
CHAPTER
深度学习概述ຫໍສະໝຸດ ABCD
自动驾驶
用于车辆控制、障碍物检测等自动驾驶系统的关键技术。
推荐系统
用于个性化推荐、广告投放等商业应用。
自然语言处理
用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
防止模型在验证集上过拟合
当模型在验证集上的性能停止提升时，应停止训练并保存模型。早停法可以防止模型在训练集上过拟合。同时，定期保存模型权重也有助于后续的重训练或迁移学习。
05
CHAPTER
深度学习的应用实例
自然语言处理
利用深度学习技术对自然语言文本进行分析和处理，例如机器翻译、情感分析等。
DBN在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有一定的应用价值。
深度学习入门讲座ppt课件
图片取自lecun的ppt
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PART 5 我能学懂深度学习吗？
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需要具备的基础知识
● 微积分、线性代数、概率论 ● 基础的编程知识，最好有python基础 ● 良好的英文文献阅读能力
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BP网络
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卷积
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深度学习网络的训练步骤
1. 导入数据
2. 把数据分成多个batch 3. 定义网络的参数，包括神经元的数量，卷积核的大小，学习率，迭代次数等 4. 定义网络结构 5. 初始化网络参数 6. 定义反向传播(主要是梯度下降法，如果用pytorch, tensorflow 等框架，只需 要调用相关函数即可) 7. 把训练数据按batch大小依次送入网络进行训练 8. 保存模型，进行测试
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如何学习深度学习
1. 要懂得基本的原理，包括前向计算，反向传播的 数学原理 2. 要多写代码练习 3. 要多阅读论文，尤其是引用率比较大的论文 4. 要多和同行进行交流
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谢谢！
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
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人工智能深度讲座
1
个人简介 人工智能简史 深度学习基本思想 深度学习在各行业的应用 我能学懂深度学习吗？ 培训简介
2
PART 01 个人简介
3
PART 2 人工智能简史
4
孕育时期
公元前384-322 亚里 士多德（Aristotle） 形式逻辑 三段论
A
20世纪40年代，麦卡洛 克和皮茨 神经网络模 型 →连接主义学派
深度学习在各行业的应用深度学习基本思想人工智能简史个人简介2个人简介part013人工智能简史part24公元前384322亚里士多德aristotle形式逻辑三段论a20世纪30年代数理逻辑维纳弗雷治罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献丘奇图灵和其它一些人关于计算本质的思想为人工智能的形成产生了重要影响b20世纪40年代麦卡洛克和皮茨神经网络模型连接主义学派c1948年维纳创立了控制论行为主义学派d孕育时期51956年在美国的达特茅斯大学召开了第一次人工智能研讨会标志人工智能学科的诞生a1965年诞生了第一个专家系统dendral可以帮助化学家分析分子结构b1969年召开了第一届人工智能联合会议此后每两年举行一次c1970年人工智能国际杂志创刊d形成时期195619706过高预言的失败给ai的声誉造成了重大伤害a下棋程序在与世界冠军对弈时以1
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具体应用-医学诊断
对于医学诊断(medical diagnosis)。输人是关于患者的信息，而类是疾病。输入包括 患者的年龄、性别、既往病史、目前症状等。当然，患者可能还没有做过某些检查， 因此这些输入将会缺失。检查需要时间，还可能要花很多钱，而目、也许还会给患者 带来不便。因此，除非我们确信检查将提供有价值的信息，否则我们将不对患者进行 检查。在医学诊断的情况下，错误的诊断结果可能会导致我们采取错误的治疗或根本 不进行治疗。在不能确信诊断结果的情况下，分类器最好还是放弃判定，而等待医学 专家来做决断。
工神经网络的第一个数学模型。1962年提出了感知器和学习算法。1969年有人指出了 单层感知器的局限性。1986年后，后向传播被发明，单层感知器局限性不复存在。
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和机器学习相关的学科
人工智能 贝叶斯方法 计算复杂性理论 控制论 信息论 哲学 心理学和神经生物学 统计学
出变换的算法说明。 硬件实现(hardware implementation)是系统的实物物理实现。
6
什么是感知器(perceptron)
···7来自最简单的分离器设计8
训练感知器
感知器定义了一个超平面，而神经网络感知器事不过是实现超平面的一种方法。给定 数据样本，权重可以离线计算，并且将其带入后，感知器就可以用来计算输出的值。
深度学习技术介绍 Deep Learning Technology
什么是深度学习
深度学习是机器学习中表征学习方法的一类。一个观测值（例如一幅图像）可以使用 多种方式来表示，而某些特定的表示方法可以让机器学习算法更加容易进行学习。表 征学习的目标是寻求更好的表示方法并建立更好的模型来学习这些表示方法；
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具体应用-语音识别
在语音识别(speech recognition) ,输人是语音，类是可以读出的词汇。这里要学习的 是从语音信号到某种语言的词汇的关联性。由于年龄、性别或口音方面的差异，相同 词汇的读音不同，这使得语音识别问题相当困难。语音识另的另一个特点是其输入信 号是时态的，词汇作为音素的序列实时读出，而且有些词汇的读音会较长一些。
具有单层权重的感知器，只能逼近输入的线性函数，不能解决XOR类型的问题，这些 问题的判别式是非线性的。类似的，这种感知器也不能用于非线性回归。鉴于此， MLP可以实现非线性的判别。
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后向传播算法(back propagation,1986)
这是在训练多层感知器时提出的一个概念。 训练多层感知器与训练感知器是一样的。唯一区别是现在的输出是输入的非线性函数
，这要归咎于隐藏单元中的非线性偏倚函数。 在对于多层感知器，计算梯度时误差就向传回到输出一样，所以创造了这个术语。
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具体应用-人脸识别
对于人脸识别(face recognition)。输入是人脸 图像，类是需要识别的人，并且学习程序应当 学习人脸图像与身份之间的关联性。人脸会有 更多的类，输入图像也更大一些，并且人脸是 三维的，不同的姿势和光线等都会导致图像的 显著变化。另外，对于特定人脸的输人也会出 现问题，比如说眼镜可能会把眼睛和眉毛遮住 ，胡子可能会把下巴盖住等。
3
为什么说机器学习是一个古老的学科
1989年，计算机已经可以学习识别人类讲话，并且用到了神经网络学习方法和隐马尔 科夫模型学习方法；
1989年，机器学习方法已经被用于训练计算机控制车辆，实现无人驾驶； 1995年，决策树学习算法已经被NASA用来分类天体； 1995年，计算机已经可以通过学习，在博弈类游戏中击败人类。 人工神经网络的研究历史和数字计算机一样长。1943年，McCulloch和Pitts提出了人
在训练神经网络时，若果未提供全部样本，而是逐个提供实例，则我们通常使用在线 学习，并且在每个实例之后更新网络参数，让给网络缓慢的及时调整。这是目前比较 常见的一种训练方式。
对于在线学习，不需要全部样本而是需要单个实例上的误差函数。从随机初始权重开 始，每次迭代中，我们都对参数稍作调整，以最小化误差，而不是忘记先前学习的。 若误差函数可微，则可以使用梯度下降方法。
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理解人脑处理信息的过程
根据Marr(1982)年理论，理解一个信息处理系统，具有三个被称为分析层面的内容： 计算理论(computational theory)对应计算目标和任务的抽象定义。 表示和算法(representation and algorithm)是关于输人和输出如何表示和从输入到输
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自然语言处理
在语音识别中，“语言模型”的集成是至关重要的，而且提供一语言模型的最好方法 仍然是从实例数据的大型一语料库中学习。机器学习在自然语言处理(natural language processing)方面的应用与日俱增。垃圾邮件过滤就是一种应用，其中垃圾 邮件的制造者为一方，过滤者为另一方，一直都在寻找越来越精巧的方法以便超越对 方，也许最吸引人的是机器翻译(machine translation)，经历了数十年手工编写翻译 规则的研究之后，最近人们认识到最有希望的办法是提供大量翻译文本实例对，并且 让程序自动地提取，一个字符串映射到另一个字符串的规则。
通俗来讲，机器学习是一种算法框架，通过此算法框架，需要让机器具有类似人类的 智慧，学会认识世界的一种方式；
为人类提供“大数据+简单模型”的实现方式。
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纠正一个错误
论点：机器学习是要制造一个超级大脑，能够具有人类一样的智慧。 这是一个非常典型的错误。 机器学习是一个古老的计算机学科，而深度学习正是机器学习的一个狭窄领域，并非新生 事物。持此观点的人一般都是对此学科一知半解的人。 在工程上，深度学习的目的不是理解人脑的本质，也不是需要制造一个类人的生命体，而 是构建有用的机器。神经网络(artificial neural networks)能够帮助我们建立更好的计算机 系统，用以处理信息。 人脑也是一种处理信息的装置，具有非凡的鞥努力并且在视觉、语音、语义等方面都超过 了目前的工程产品，目前研究的方向是用形式算法定义人脑处理这些任务的解，并在计算 机上实现此过程。