機器學習與人工智能、深度學習、神經網絡的關系
是學科之間的層級包含關系
人工智能>機器學習>深度學習>神經網絡
現如今人工智能火爆的原因：大數據時代下計算機算力的提升與數據量的積累
深度學習九十年代開始應用于美國銀行的支票筆跡識別上。效果不錯，但因為計算機性能的落后，所以實用性有限，也就難以推廣。
2012年，alex在圖像分類大賽imgenet上發明了一種alexnet的卷積神經網絡，識別率比傳統神經網絡高出十幾個百分點。深度學習，也就是卷積神經網絡一炮打響。
2016年，AlphaGo和李世石的圍棋比賽讓人工智能更加火爆。
深度學習和傳統人工智能算法
深度學習應用
深度學習字幕
無人駕駛
圖像融合
計算機視覺
圖像在計算機中的標識
計算機視覺領域圖像識別面臨的挑戰
- 視角不同
- 光照強度不同
- 形狀改變
- 部分遮擋
- 其它干擾
圖像識別常規套路
圖像識別常規套路
深度學習中，這個訓練的分類器就是神經網絡。
