机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言

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摘要

本文档主要介绍了深度学习的概述及其与机器学习、人工智能的关系，强调了数据在机器学习中的重要性。文档详细阐述了深度学习在计算机视觉方向的应用流程，包括图像获取、预处理、特征提取、检测/分割和高级处理等步骤，并列举了多种具体应用如图像分类、目标检测、OCR文字识别等。同时，文档还介绍了深度学习的背景知识，包括希腊字母表和数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计等）。文中提到，成功的机器学习应用更依赖于数据的数量而非算法本身。

AI总结

# 《机器学习课程-温州大学-01深度学习-引言》总结

## 1. 深度学习概述
- **定义**: 深度学习是实现机器学习的一种技术，属于人工智能领域。
- **与机器学习、人工智能的关系**:
- 人工智能：机器展现人类智能的能力。
- 机器学习：通过数据得到模型并用于预测。
- 深度学习：机器学习的一种技术。
- **核心观点**: 数据量决定了机器学习应用的成功。

## 2. 深度学习的背景知识
- **数学基础**:
- 高等数学：导数、微分、泰勒公式等。
- 线性代数：向量、矩阵、特征值等。
- 概率论与数理统计：随机事件、分布、期望、协方差等。
- **希腊字母**: 使用希腊字母进行科学表达，列举了常见字母及其注音。

## 3. 深度学习的开发流程
1. **数据准备**: 数据清洗、标注等。
2. **模型设计**: 定义模型结构。
3. **模型训练**: 使用数据训练模型。
4. **模型调优**: 优化参数。
5. **模型评估**: 测试模型性能。
6. **部署应用**: 将模型应用于实际场景。

## 4. 深度学习的计算机视觉应用
- **流程**:
- 图像获取。
- 预处理：二次取样、平滑、去噪等。
- 特征提取：提取线、边缘、角点等特征。
- 检测/分割：分割目标区域。
- 高级处理：分类、检测、分割等。
- **应用实例**:
- 图像分类。
- 目标检测。
- 图像分割。
- OCR文字识别。
- 图像处理（滤波、降噪、增强）。
- 风格迁移、三维重建、图像检索、GAN生成对抗网络等。