第一次作业：深度学习基础
一、视频学习
1、什么是人工智能？
- 1965年美国达特茅斯会议：“人工智能”概念诞生。
- 人工智能(Artificial Intelligence)：使一部机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
2、人工智能的三个层面
3、逻辑演绎vs归纳总结
4、知识工程vs机器学习
5、机器学习的不能
- 算法输出不稳定，容易被“攻击”
- 模型复杂度高，难以纠错和调试
- 模型层级复合程度高，参数不透明
- 端到端训练方式对数据依赖性强，模型增量性差
- 专注直观感知类问题，对开放性推理问题无能为力
- 人类知识无法有效引入进行监督，机器偏见难以避免
6、感知器
7、神经元
8、激活函数举例
9、梯度和梯度下降
10、自编码器
二、代码练习
1、图像处理基本练习
1.1下载并显示图像
1.2读取并改变图像像素值
1.3转换图像数据类型
1.4显示图像直方图
1.5图像分割
1.6用canny算子进行边缘检测
2、 pytorch 基础练习
3 、螺旋数据分类
4、 回归分析
