第二章深度学习与TensorFlow简介¶

2.1 什么是深度学习¶

提到人工智能，人们往往会想到深度学习，然而，深度学习不像人工智能那样容易从字面上理解。这是因为深度学习是从内部机理来阐述的，而人工智能是从其应用的角度来阐述的，即深度学习是实现人工智能的一种方法。

人工智能领域，起初是进行神经网络的研究。但神经网络发展到一定阶段后，模型越来越庞大，结构也越来越复杂，于是人们将其命名为“深度学习”。可以这样理解————深度学习属于后神经网络时代。

深度学习近年来的发展突飞猛进，越来越多的人工智能应用得以实现。其本质为一个可以模拟人脑进行分析、学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据（如图像、声音和文本），通过组合低层特征，形成更加抽象的高层特征或属性类别，来拟合人们日常生活中的各种事情。

深度学习被广泛应用于与人们生活息息相关的各种领域，可以实现机器翻译、人脸识别、语音识别、信号恢复、商业推荐、金融分析、医疗辅助和智能交通等。

在国内乃至世界，越来越多的资金涌向人工智能领域，人工智能领域新成立的创业公司每年呈递增趋势，越来越多的学校也开始开设与深度学习相关的课程。这个时代，正像是移动互联网的前夜。