## 人工智能 AI **last update: 2022-05-26 10:23:11** ---- https://www.bilibili.com/video/BV1VM41157D8/ https://www.bilibili.com/video/BV1Zm411R7Kh/?spm_id_from=333.999.0.0 [在线函数图像生成器工具-免费好用的数学函数绘图图形计算器](https://hs.luomashu.com/) [「机器学习」等于「神经网络」吗？人工智能基础概念梳理](https://jibencaozuo.com/zh-Hans/dataBank/1) [一个人工智能的诞生](https://www.youtube.com/watch?v=4xwUgYXT1R0&list=PLvQGKXuH8DcKN-mYgfSmo94fdl9T6KZLe)  [2. 机器学习综述及示例 — 动手实战人工智能 AI By Doing](https://aibydoing.com/notebooks/chapter01-01-lab-machine-learning-overview-and-examples) [十五分钟简介人工智能，以听懂为目的 - 掘金](https://juejin.cn/post/7158818147846324254) [1. 前言 — 《动手学深度学习》 0.1.0 documentation](https://d2l-zh.djl.ai/chapter_introduction/index.html) > 总而言之，我们没有编写唤醒词识别器，而是编写了一个“学习”程序。 如果我们用一个巨大的带标签的数据集，它很可能可以“学习”识别唤醒词。 你可以将这种”通过用数据集来确定程序行为”的方法看作是“用数据编程”（programming with data）。 比如，我们可以通过向机器学习系统提供许多猫和狗的图片来设计一个“猫图检测器”。 通过这种方式，检测器最终可以学会：如果输入是猫的图片就输出一个非常大的正数，如果输入是狗的图片就会得出一个非常大的负数。 如果检测器不确定，它会输出接近于零的数…… 这个例子仅仅是机器学习常见应用的冰山一角。 而深度学习是机器学习的一个主要分支，我们稍后将对其进行更详细的解析。 [聊聊图像识别的小原理，动手实现自己的图像分类 - 掘金](https://juejin.cn/post/7254458065311334458) https://juejin.cn/column/7234887157000159290 [一文讲通OCR文字识别原理与技术全流程 - 掘金](https://juejin.cn/post/7147218078923751455) > php 程序员能学会 AI 吗，总感觉 这个就像是黑盒魔法，哪怕是 识别 0 和 1 ，我们用 代码写可能能硬写出来（判断 像素是不是直的），但是 其它数字要识别 完全不可能啊，更何况每个人写的不一样。用常规命令式编程的思维根本无法理解，无法实现。这是 传统程序眼 与 AI 最大的鸿沟。传统的程序逻辑是固定的，写了什么功能才有什么功能，每一步都是确定，而 AI 好像不是这么回事。 [【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8fc0f668e63ab312d59a3089f3ca7a81) [【官方双语】深度学习之梯度下降法 Part 2 ver 0.9 beta_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Ux411j7ri/?spm_id_from=trigger_reload&vd_source=8fc0f668e63ab312d59a3089f3ca7a81) [2019年新书推荐-《神经网络与深度学习》-Michael Nielsen - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/58973417) [Michael Nielsen](https://michaelnielsen.org/) [机器学习和深度学习中的学习到底是什么？小白能看懂的AI科普_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1tP4y1y7KW/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=8fc0f668e63ab312d59a3089f3ca7a81) ---- ### 如何识别手写数字？ [神经网络和深度学习](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)