http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77890949
人工智能（artificialintelligence, AI）已经成为一个具有众多实际应用和活跃研究课题的领域，并且正在蓬勃发展。

层次化的概念让计算机构建较简单的概念来学习复杂概念。如果绘制出这些概念如何建立在彼此之上的图，我们将得到一张 ‘‘深’’（层次很多）的图。基于这个原因，我们称这种方法为 AI深度学习（deep learning）

依靠硬编码的知识体系面对的困难表明，AI 系统需要具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取模式的能力。这种能力被称为机器学习（machine learning）。引入机器学习使计算机能够解决涉及现实世界知识的问题，并能作出看似主观的决策。

对于许多任务来说，我们很难知道应该提取哪些特征。解决这个问题的途径之一是使用机器学习来发掘表示本身，而不仅仅把表示映射到输出。这种方法我们称之为表示学习（representation learning）。

1.1 本书面向的读者

1.2 深度学习的历史趋势

1.2.1 神经网络的众多名称和命运变迁

1.2.2 与日俱增的数据量

1.2.3 与日俱增的模型规模

1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击

深度学习的另一个最大的成就是其在强化学习（reinforcement learning）领域的扩展。在强化学习中，一个自主的智能体必须在没有人类操作者指导的情况下，通过试错来学习执行任务。

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