1、人工智慧是我们想要达成的目标，机器学习是想要达成目标的手段，深度学习就是机器学习的其中一个方法。
2、机器学习，根据你提供的数据寻找一个function，如下图，输入一段语音知道是“How are you”,输入猫的图片知道是“猫”…
怎样找出这个function呢？第一，要有一系列的function，即模型。第二，训练，输入输出要对应，例如，输入猴子的照片，输出“monkey”。训练的资料可以判断一个function的好坏，如下图：
仅仅判断function的好坏是不够的，需要一个有效率的算法挑出一个最好的 function。所以，整体的流程就是，第一步找function的set，第二步就是判断一个function的好坏，第三步就是用一个好的算法挑出最佳的function。
3、阿尔法狗是通过Supervised Learning 和Reinforcement Learning两种结合实现的。Supervised Learning类似于旁边有个老师教你下一步要怎么做；Reinforcement Learning类似于在下围棋中不知道自己走哪步，只知道最后赢了或者输了。
4、学习的情境有：Transfer Learning、Supervised Learning、Unsupervised Learning、Semi-supervised Learning 和Reinforcement Learning。
5、什么是Structured Learning?
6、机器学习有三个任务：Regression、Classification（分类，有些是只用回答yes or no，有些是回答其他的…）、Structured Learning。
