Tensorflow筆記-人工智慧起源

首先回顧一下人工智慧，它的起源，來與人們期望使用機器來模擬人的意識和思維。隨著人們開始研究人工智慧領域，慢慢發展出了機器學習。

機器學習，是使用一種統計學方法，讓機器利用已有的數據，得出某種模型，再利用這個模型進行預測結果，隨著計算機的出現和性能增長，機器學習得到飛速發展。

當下階段，機器學習，我們還是主要應用在視覺、語音、語言處理等領域，解決一下兩類工作：

1、對連續數據的預測，對數據進行分析，得出模型，然後預測不同情況下的輸出

2、對離散數據的歸類，對一些分散型數據，進行分類

進一步提高機器學習的能力，就要研究深度學習了。

深度學習是什麼呢？是使用計算機，模擬生物學中的神經元，然後模擬大腦的運作。人腦大概有860億個神經元，用於實現層的神經網路的複雜網路擬合。

計算機來模擬神經元，主要會有以下幾個模型：

神經元模型，包含一個輸入，輸出和計算功能的模型。

輸入可以類比為神經元的樹突

輸出可以類比為神經元的軸突，

計算可以類比為細胞核。然後機器來模擬神經元

最後來一個人工智慧，機器學習，深度學習之間的關係圖

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