在上一个视频中，您看到了神经网络如何应用于需求预测，但是新网络如何看待图片并弄清楚图片中的内容？或者听一个音频片段并了解音频片段中的内容？让我们来看看看一下将神经网络应用于人脸识别的更复杂的例子。

假设您想构建一个系统来识别图片中的人物，一个软件如何看待这张图片并找出其中人物的身份？让我们放大到这样的小方块，以便更好地了解计算机如何看待图片。

深度学习和神经网络这两个术语在AI中几乎可以互换使用。

即使它们非常适合机器学习，但它们也有一些炒作和一点点神秘感。

这段视频将揭开深度学习的神秘面纱，让您了解深度学习和神经网络究竟是什么。

让我们使用需求预测的例子。

善于识别人工智能可以做什么和不能做什么的挑战之一就是看到一些人工智能的混凝土和失败的例子。

如果你平均每年工作一个新的人工智能项目，那么看三个例子会带你三年的工作经验，这只是很长一段时间。

在我之前的视频和本视频中，我希望做的是快速向您展示一些成功和失败的例子，或者它可以做什么和不能做什么，以便在更短的时间内，您可以看到多层离散的例子来帮助磨练你的直觉和选择有价值的项目。

那么，我们来看几个例子吧。

在这个视频和下一个视频中，我希望能帮助你发展关于AI能做什么和不能做什么的直觉。

在实践中，在我投入特定的AI项目之前，我通常会让自己或工程师对项目进行技术调查，以确保它是可行的。

这意味着：查看数据，查看输入，输出A和B，并且只考虑这是否是真正可以做的事情。

是什么让一家公司擅长人工智能？或许更重要的是，你的公司需要什么才能使用人工智能？我之前曾领导谷歌大脑团队和百度的AI团队，我分别帮助谷歌和百度成为伟大的人工智能公司。

那么，你能为自己的公司做些什么呢？这是我从中学到的关于洗涤互联网崛起的教训，我认为这与我们所有人如何驾驭崛起有关。

让我们来看看。

您可能从AI听过机器学，例如机器学习或数据科学或神经网络或深度学习。

这些术语意味着什么？在这个视频中，您将看到人工智能的最重要概念的术语是什么，以便您与其他人讨论并开始思考这些事情如何适用于您的业务。

让我们开始吧。

您可能听说过数据对于构建AI系统非常重要。

但是，真正的数据是什么？让我们来看看。

让我们看一下数据表的一个例子，我们也提供了一个数据集。

人工智能的兴起在很大程度上是由人工智能学中的一种工具驱动的。

在本视频中，您将了解什么是机器学习，因此最终，您希望我们将开始思考如何将机器学习应用于您的公司或行业。

最常用的机器学习类型是一种学习A到B或输入到输出映射的AI。

这称为监督学习。

我们来看一些例子。

欢迎大家参加AI。

人工智能正在改变我们工作和生活的方式，这个非技术课程将教你如何驾驭人工智能的兴起。

无论你想知道流行语背后的内容，还是想要在个人环境或公司或其他组织中使用AI，本课程都会教你如何。

如果你想了解AI如何影响社会，以及如何进行导航，你也可以从这门课程中学习。

在第一周，我们将从切入炒作开始，并让您真实地了解AI的真实情况。。

让我们开始吧。

数据集

数据集：中、英文数据集各一份

中文数据集 THUCNews

THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud

英文数据集 IMDB数据集

IMDB数据集 Sentiment Analysis