第1章 概述

深度学习是一种实现人工智能的强大技术，已经在图像视频处理、语音处理、自然语言处理等领域获得了大量成功的应用，并对学术界和工业界产生了非常广泛的影响。卷积神经网络是深度学习中最为重要的模型，2012年以来极大地推进了图像分类、识别和理解技术的发展。而且通过与其他技术相结合，卷积神经网络还可用于设计实现游戏智能体Q网络、围棋程序AlphaGo，以及语音识别和机器翻译软件等各种应用系统，所取得的成就已经使人工智能迈进了盛况空前、影响深远的新时代。本章主要介绍深度学习的起源和发展，说明卷积神经网络的形成和演变，分析卷积神经网络的应用和影响，讨论卷积神经网络的缺陷和视图，总结卷积神经网络的平台和工具，并概括本书的内容结构及案例数据。