本文章主要是为了分享一个B站的公开课视频。本视频学习人工智能，以授课形式讲述什么人工智能，人工智能的重要性和其未来，包括如何进行博弈、图像识别、以及机器学习方面的内容。非常推荐，很开拓思维～老师的知识面很广，有茅塞顿开之感，深入浅出。
【公开课】麻省理工学院公开课：人工智能（中英字幕）
什么是神经网络？
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
- 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
本次麻省理工公开课的讲师生动的讲解了神经网络，从生物神经元延伸到人工智能神经网络。
神经网络能干什么？
经典人工神经网络本质上是解决两大类问题：
- 分类（Classification）
- 回归（Regression）
把图像分割归为分类问题，把数据生成归为回归问题。分类是给不同的数据划定分界，如人脸识别，输入x 是人脸照片，输出y 是人的ID 号，这个值是一个整数。回归问题要解决的是数据拟合，如人脸年龄预测，输入x 同样是人脸照片但输出y 是人的年龄，这个值是一个连续浮点数。
