人工智能、机器学习、神经网络、深度学习关系

理解深度学习和传统算法区别

机器学习与人类思维

深度学习与应用

图像识别
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

目标识别
目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。

人脸识别
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

图片描述
根据识别出的内容，组织成一段内容，用于描述图片信息。

图像风格变换
把一张图片，变换成不同的风格的图片。

语音识别
把语音进行处理，识别出语音内容，感情等等。

文本分类
文本分类用电脑对文本集(或其他实体或物件)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记

图像生成
根据用户所描述的特征来生成对应的图像。

神经网络的分类

按数据流向

• 前馈神经网络
• 递归神经网络
• 反馈神经网络

按网络中神经元组织形式

• 全连接神经网络
• 部分连接神经网络

按网络中神经元的行为和连接方式

• 全连接神经网络
• 卷积神经网络
• 循环神经网络

按训练方法

• 监督学习
• 无监督学习
• 强化学习

应用领域

• 全连接神经网络
  • 用作数据分析
  • 可作为其他网络的组成部分
• 卷积神经网络
  • 计算机视觉、图像处理
  • 具有局部相关性的数据
• 循环神经网络
  • 自然语言处理
  • 语音识别
  • 具有顺序及前后相关性的数据

演示

图像生成
用AI生成二次元角色

神经网络演示
卷积神经网络的三维可视化