什么是深度学习
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.1.1人工智能
1.1.2 机器学习
1.1.3 从数据中学习表示
- 输入数据点
- 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
1.2.1 概率模型
1.3为什么是深度学习，为什么是现在
1.3.1 硬件
1.4深度学习原理
1.4.1、损失函数（目标函数）：衡量输出与预期值的距离，损失函数的输入是网络预测值与真实目标值，然后计算一个距离。
1.4.2、深度学习核心算法（误差反向传播）：利用上一节的距离值来对权重进行微调来降低当前示例对应的损失值，这种调节由优化器来完成。
