人工智能|机器学习|深度学习|卷积神经网络_人工智能 机器学习 神经网络

人工智能是什么？

可以自我学习、进步的机器，它就属于人工智能，从这个角度来说，我们说的人工智能本质上属于机器学习Machine Learning

机器学习包含三个概念：

1.历史数据，机器学习必须要有历史数据

2.模型，从数据当中总结出来的规律，在机器学习当中，规律被称为“模型”，得到规律的过程，被称为“模型训练”

3.预测，基于历史数据得到的模型，来对当前和未来进行指导，机器学习把这个过程称为“预测”

深度学习与神经网络的关系：

深度学习可以理解成用神经网络（DNN，Deep Neural Network）来进行机器学习，他俩的关系可以从这个定义中一目了然地看出来。

人工神经网络是机器学习下边的一个模型，人工神经网络的中间隐藏层数，也就是下图中水阀门层很多的时候，就变成了深度神经网络。卷积神经网络是深度神经网络的一个特殊的模型，可以用来做图像识别。

 卷积神经网络中的卷积：

卷积是两个对象之间的一种操作，比如说加法，它是两个数字之间的一种操作（2+3=5）如下是矩阵的乘法，这种乘加乘加的过程，叫做卷积（数学意义）

 

 

  

也可以使用一组卷积核，来提取多个特征，加一个分类器，让分类器得出一个结果，一堆特征之间选取一个特别好的特征——特征工程，让机器自己去选取合适的特征，来完成我们的特征提取和分类，这些事，都是通过训练解决的而非人工

 下图：卷积神经网络的原理框架图，层数越多，它越能处理复杂的任务

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 本文由作者根据RoboMaster发布的博主为王柯的视频【人工智能课程】所整理的笔记