序篇
对于机器学习、深度学习的相关理论之前都是雾里看花，知其然不知其所以然，还停留在一般概念的层次，甚至连概念都不清晰。一是因为这些知识都是建立在一定的数学基础之上，时间久远了，很多数学基础知识都忘光了；二是需要比较完整的大片时间来深入学习，对于时间碎片化严重的我要找出很完整的一段时间来学习比较困难。
去年11月中旬偶感小恙，由于过于轻视导致肺炎。在治疗养病期间，有了大量整片的学习时间，于是在某东买了两本深度学习入门级的书来看，把之前一些很模糊的概念理清楚了，并对深度学习有了全新的认识。这两本书都是深入浅出类型的书，非常适合初学者入门。另外B站上台湾大学李宏毅教授关于机器学习的课程，生动有趣，学习后获益匪浅。最后，我在人工智能方面的启蒙来自于我的同事杨宪洪老师和吴鹏飞博士，本系列笔记有部分内容也出自他们的原创，在此致以谢意！
为了不让自己遗忘学习的内容并再次巩固，现把我学习过程中的心得记录在CSDN，也分享给正在学习机器学习和深度学习的同道。篇章按以下顺序进行：
- 序篇
- AI / ML / DL的基本概念
- 神经元的工作原理
- 感知机——神经网络的雏形
- 损失函数
- 梯度下降法
- 误差反向传播法
- 与学习(训练)相关的技巧
- 卷积神经网络
- 深度学习的其他类型
——20120年1月24日 除夕
References:
- 斋藤康毅 著，陆宇杰 译，中国工信出版集团和人民邮电出版社 出版
- 涌井良幸、涌井贞美 著，杨瑞龙 译，中国工信出版集团和人民邮电出版社 出版
