一、人工智能 AI
二、机器学习ML machine learning
机器学习算法指的是一类算法
机器学习里面有个算法叫神经网络
三、神经网络 NN
输入层 隐藏层(一般多个) 输出层
四、深度学习 DL
深度学习本质上是神经网络
深度学习和神经网络的根本区别在于 深度 深度指的是网络的层数 网络可以提取数据更加深层的特征
深度学习的层数越深 那么这个神经网络提取出来的特征就会越抽象
五、卷积神经网络 CNN convolutional neural network
六、深度学习和其他传统算法的区别
传统的算法需要把猫切分成不同的形状 缺点就是猫换了姿势就识别不出来了或者狗的形状和猫相似 会把狗误识别为猫
深度学习需要大量的猫的照片进行训练网络 再给一张全新的也会识别出是一只猫
七、机器学习和深度学习的应用
八、机器学习的知识框架
九、人工智能用的最多最广泛的语言是 python
十、因为深度学习使用的越来越多，越来越广泛，所以目前把深度学习和机器学习区分开来了，实际上深度学习就是神经网络算法，而神经网络是机器学习算法之一
十一、深度学习算法适用于数量级比较大并且任务比较复杂的应用场景 比如说人脸识别 语言识别 文本处理等。有时候应用场景涉及到几十个，几百个，几千个数据集，数据集比较小，而且任务不是很复杂 可能传统的机器学习算法比深度学习的算法还好，速度比深度学习也更快
