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深度学习：从人工智能到机器学习再到深度学习

1.1 人工智能、机器学习与深度学习

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟人类智能的技术领域，涵盖自然语言处理、图像识别、数据分析等多个应用场景。其核心目标是通过算法和计算机系统实现人类智能的某些特性。

1.1.1 人工智能

人工智能是一门科学和技术领域，前沿研究包括理解人类情感、视觉感知、语言交流和决策能力等。近年来，人工智能在各个行业正展现出越来越强大的应用力。

1.1.2 机器学习

机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的一个重要分支，主要关注从数据中学习和提升模型性能。机器学习模型通过大量数据训练，能够识别数据中的模式，使模型能够在新数据上做出预测或分类。

1.1.3 从数据中学习表示

学习表示是机器学习的核心原则之一。具体包括以下步骤：

• 输入数据点
• 提供预期输出的示例
• 衡量算法效果的好坏

1.2 深度学习之前：机器学习简史

在深度学习之前，机器学习主要依赖于概率模型和统计模型。概率模型通过计算概率分布来对数据进行建模，而统计模型则利用数据分布特性进行分析。

1.3 为什么是深度学习，为什么是现在

深度学习之所以兴起，主要因为技术进步和算法突破。

1.3.1 硬件

大型计算效率的提升让深度学习成为可能。GPU等硬件的高速计算能力，使得训练深度网络变得高效可行。

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