課程第一章主要介紹現代ai的基本概念和演化過程，整理本課程一些學習要點，第一課介紹現代ai的歷史發展；第二課梳理了現代ai的骨架脈絡，有個整體概貌；第三課著重介紹深度的基本概念和學習演進過程。
1、現代ai是什麼？
1.1 深度學習的興起
alphago引起廣泛關注；
1.2 學派分類
邏輯學派：規則為主；
統計學派：基於資料的統計規律；
知識庫學派：知識庫，知識圖譜；
神經網路：深度學習。
1.3 深度學習發展
2023年 frank感知機
1969- 寒冬期
2023年 影象識別技術
2023年 ibm深藍
2023年 imagenet 李飛飛
2023年 alexnet google brain
2023年 google收購deepmind
2023年 微軟imagenet比賽中超過人類水平
2023年 alphago戰勝李世石
1.4 ai與深度學習的關係
ai-機器學習-表示學習-深度學習
1.5 modern ai
基於深度學習的不斷創新與結合
2、現代ai的骨架脈絡
1.1 深度學習和神經網路的基本概念；
mlp(perceptron)
dnn1.2 cnn->2012 alexnet->vgg->resnet 計算機視覺
1.3 rnn->lstm(長短期記憶)->gru->neural turing machine(神經圖靈機器)
1.4 cnn和rnn的應用
文字分類 cnn
情感分析 rnn
中文詩歌
1.5 神經自然語言處理
語義模型
序列標註
1.6 搜尋排序
learning2rank
1.7 強化學習技術與應用
方法：基於值；基於策略；基於模型。
1.8 可解釋的模型及應用
概率圖模型
貝葉斯推斷
貝葉斯深度學習
1.9 生成式模型
vae(variational autoencoder變分自編碼器)
gans(生成式對抗網路)
1.10 深度強化學習演算法
dqn(deep q-learning)
alphago
ddpg(deep deterministic policy gradient)
1.11 multi-agent系統技術
理論介紹
演算法分析
1.12 基於邏輯的深度學習技術
理論介紹
演算法分析
3、深度學習簡介
3.0 邏輯主義ai(西洋棋)-> 機器學習該概念起源；
3.1 資料，規則-》結果 vs 資料，結果-》規則；
3.2 側重面向工程的方向，解決實際問題；
3.3 深度學習是表示學習的一種方式，表示學習通過對於實際問題表述優化，達到更好解決問題，
深度學習能夠連續獲得更加有意義的表示，是學習表示的資料框架，這種資料框架會受到神經生物學的啟發，同時
也具有自身的一些變化和創新；
什麼樣的模型解決什麼樣的問題是沒有明顯規則，所以創新是很寬闊的；
3.4 深度學習基本結構
輸入--權值--結果 vs 真實結果
優化權值<-優化器<-損失函式
3.5 深度學習可以認為是連線主義學派的發展演化結果
經歷了電子大腦，感知機，多層感知機(有使用到bp)，再到深度神經網路，中間有svm模型的提出對鏈結模型造成一定的衝擊；2006深度神經網路的完備，深度學習開始了高速的發展。
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