关键词：
学习目标
- 知道什么是深度学习
- 知道深度学习和机器学习的区别
- 能够说出深度学习的主要应用场景
- 知道深度学习的常见框架
1. 深度学习的概念
深度学习（英语：deep learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。
2. 机器学习和深度学习的区别
2.1 区别1 ：特征提取
从特征提取的角度出发：
- 机器学习需要有人工的特征提取的过程
- 深度学习没有复杂的人工特征提取的过程，特征提取的过程可以通过深度神经网络自动完成
2.2 区别2：数据量
从数据量的角度出发：
- 深度学习需要大量的训练数据集，会有更高的效果
- 深度学习训练深度神经网络需要大量的算力，因为其中有更多的参数
3. 深度学习的应用场景
-
图像识别
- 物体识别
- 场景识别
- 人脸检测跟踪
- 人脸身份认证
-
自然语言处理技术
- 机器翻译
- 文本识别
- 聊天对话
-
语音技术
- 语音识别
4. 常见的深度学习框架
目前企业中常见的深度学习框架有很多，TensorFlow, Caffe2, Keras, Theano, PyTorch, Chainer, DyNet, MXNet, and CNTK等等
其中Tensorflow和Kears是google出品的，使用者很多，但是其语法晦涩而且和python的语法不尽相同，对于入门玩家而言上手难度较高。
所以在之后的课程中我们会使用Facebook出的PyTorch，PyTorch的使用和python的语法相同，整个操作类似Numpy的操作，并且 PyTorch 使用的是动态计算，会让代码的调试变的更加简单
的使用和python的语法相同，整个操作类似Numpy的操作，并且 PyTorch 使用的是动态计算，会让代码的调试变的更加简单.
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