近年来，随着人工智能时代的来临，数据科学、计算机科学迎来飞速发展，多次引发讨论的人机对战也正是人工智能与人类的对决。

从无人驾驶汽车到AlphaGo战胜人类，机器学习成为了当下最热门的技术。而机器学习中一种重要的方法就是深度学习。

人工智能、机器学习与深度学习的关系

深度学习的定义就和人工智能一样，普通人嘴中常叨念，但其实没人说得清。若真要深究，可一窥2015年5月27日三巨头联合发表的论文，标题即为“Deep learning”（深度学习）。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，而深度学习的过程就是使用多个处理层对数据进行高层抽象，得到多重非线性变换函数的过程。一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。

深度学习的发展

神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。

虽然神经网络很早被提出来了，但当时只是停留在学术研究领域，一直没有得到大规模的产业应用。

直到2006年，Hinton提出了深度置信网络，通过预训练及微调的技术让深度神经网络的训练时间及效果得到了极大提升。而让深度学习真正大受追捧是在2012年Hinton及其团队在ImageNet竞赛中获胜。

经过近十来年的发展，有更多的神经网络模型被陆续发现，CNN和RNN模型更是在图像处理、语音识别与自然语言识别中如鱼得水。

随着这些领域的不断进步，人们现在可以制造自动驾驶的汽车，基于短信、邮件甚至电话的自动回复系统，以及在围棋中击败最优秀人类选手的软件。这些由深度学习带来的新工具也正产生着广泛的影响。

从医疗上来讲，各种各样的医疗顾问系统以及高端的诊断系统，其背后都在使用着各种各样的图片分类，还有一些智能诊断的解决方案等带来的便利。

从媒体娱乐上来讲，也有在各种各样视频使用上的改善，在现在一些应用都可以提前帮助你对视频或电影进行预先的浏览，然后给出内容的总结，能够让你对于选中的电影进行第二次分类，这也是所谓的语义理解。

入门深度学习

既然如此，究竟怎么才能更好地掌握深度学习，零基础又该如何学习呢？

在这，必须先要介绍一下Python。Python作为一门易读、易维护，用途广泛的编程语言，是时下最火的人工智能语言。

与大多数的编程语言相比，Python类似于一个应用商店，里面有各式各样开发好的App，每个App能够解决相应的问题。

如果你需要，拿来用即可。有时候，甚至只需一行代码，就能解决问题。

为了让大家获取一条高效的学习路径，超级数学建模携手唐老师以Python为基础，为你带来实用度与趣味度满分的《Python深度学习》课程！

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