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一、介紹
1．深度學習:計算機從經驗中學習，以層次化的概念( concept)來理解世界。
o從經驗中學習:避免了人工指定計算機學習所需的所有知識。
。層次化的概念:計算機通過從簡單的概念來構建、學習更復雜的概念。
如果繪制一張圖來展示這些概念的關系，那么這張圖是一個深度的層次結構，因此稱這種方法為深度學習。
1.1知識表達
1．計算機需要獲取大量的"常識”才能以人工智能的方式行動，如:樹葉是綠色的、乒乓球比足球小。
這些"常識”大部分是主觀的和直觀的，因此很難以正式的方式表達。一個問題是:如何將這些"常識”傳給計算機。
有兩種方式將知識傳遞給計算機:
。知識庫（knowledge base)∶通過形式化語言硬編碼關于真實世界的知識，計算機使用邏輯推理自動推理這些硬編碼的知識。
最出名的知識庫項目是cyc ，但這些項目都沒有取得重大成功。
。機器學習:A 系統(tǒng)通過從原始數(shù)據(jù)中提取模式來獲得知識，并作出看起來"智能”的決策。
如:通過樸素貝葉斯算法分離正常的電子郵件和垃圾郵件。
