第1部分 深度学习基础算法与应用

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，并研究模拟人类智能理论、方法、技术的科学，与之相关的领域近些年发展十分快速。机器学习和深度学习是实现人工智能最重要的方式。深度学习的发展推动了计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域的快速发展，是人工智能领域较为重要的组成部分。

简单来说，深度学习是一种包括多个隐含层的多层感知机。它通过组合低层特征，形成更抽象的高层表示。深度学习通过加深网络的层数，可以提取数据层次特征。本部分（第1～4章）内容主要讲述深度学习基础算法与应用，主要包括以下内容。

（1）第1章主要介绍单层神经网络相关知识。本章先介绍了深度学习的基本概念，同时阐述了深度学习和神经网络的关系，并介绍了神经网络的起源。然后介绍了常见的深度学习框架和张量的基本概念。最后介绍了单层神经网络的基本结构，并介绍了回归模型和分类模型，同时分别使用TensorFlow和PyTorch实现鸢尾花分类。

（2）第2章主要介绍多层神经网络相关知识。本章先介绍了多层神经网络的基本结构，包括激活函数和反向传播的基本概念。然后介绍了梯度下降算法，主要包括批量梯度下降算法、随机梯度下降算法和小批量梯度下降算法，并介绍了如何使用正则化方法处理过拟合问题。最后分别使用TensorFlow和PyTorch实现MNIST手写数字分类。

（3）第3章主要介绍卷积神经网络相关知识。本章先介绍了图像的基础原理，并介绍了卷积运算的基本知识，包括卷积的定义、原理和计算方式。然后介绍了卷积神经网络的基本结构，主要包括卷积层、激活函数层、池化层和全连接层。最后介绍了基于卷积神经网络实现MNIST手写数字识别的项目案例。

（4）第4章主要介绍优化算法与模型管理相关知识。本章先介绍了如何使用TensorFlow和PyTorch实现数据增强。然后介绍了梯度下降算法的优化方法，具体包括Momentum优化器、Adagrad优化器、RMSprop优化器和Adam优化器。最后介绍了使用TensorFlow和PyTorch实现模型保存和加载的方法，并介绍了结合TensorFlow构建卷积神经网络模型实现车辆识别的项目案例。