神经网络深度学习简介

入门级介绍，含简单网络

深度学习中两种神经网络架构，一种是卷积神经网络，一种是递归神经网络。

视频中介绍了两种神经网络：CNN和RNN,目前主流用于CNN开发的深度学习框架有TensorFlow和Caffe，深度学习开发流程:培训和推理。

深度学习中两种神经网络架构，一种是卷积神经网络，一种是递归神经网络。

神经网络深度学习一直有点不明白，学习后才了解到是模拟神经网络，达到实现AI人工智能，感觉里面还有很长的路要走， 建模与训练模型就挺难的

神经网络属于AI智能这块，感觉挺深奥的，建模型与算法应该是很难的，门槛要求有点高，不过还是学习下子。

很不错的视频 学到了很多东西

看了这集神经网络深度学习,了解了通过研究神经网络，可以把这些应用到在工厂自动化中，检查合格或有缺陷的。 在楼宇自动化中，可以用来进行跟踪、识别 和计算人员和对象。 在ATM机上可以， 区分真币和 假币。等等，看了视频才知道，原来神经网络还可以干这些事情，希望有想了解这么知识的可以好好看看。

Deep learning将会成为未来10年甚至更久，统治重复性工作，包括没有创意的写作，未来你可能不知道屏幕上的文字到底是谁写的。 以后你可能更加关于已经训练好的模型，或许以后会有这样的事物贩卖

神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，但是实现真的很难