人工智能简单来说就是建立在以线性代数和概率论为框架的基础数学之上，通过简单的组合实现复杂的功能。
章节目录：
数学方面的基础知识
机器学习相关内容
人工神经网络
深度学习
神经网络应用
另类的人工智能
人工智能的应用
本文主要是用于普及人工智能的基础知识，内容注重广度，深度将在来日一一介绍。
（一）数学方面的基础知识
线性代数
今天的人工智能技术都是建立在数学模型之上的，而数学模型大部分是建立在线性代数理论支撑的基础之上的。
线性代数也可以理解为是用虚拟数字世界表示真实物理世界的工具。
线性代数对于人工智能来说是一个基础的工具集。
概率论
概率论也是研究人工智能的必备数学基础和主流工具，在数据极速增长和计算力增强的今天，概率论在机器学习中扮演了核心角色。
概率论表达的是一种可能性。
概率论的估计有两种方法，最大似然估计法和最大后验概率法，分别对应的是频率学派和贝叶斯学派。
在现行的机器学习中，大量任务是根据已有的数据预测可能出现的情况，所以贝叶斯定理得到了广泛的应用。
数理统计
基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有合理的解读，数据的价值才能够体现。
机器学习中的很多算法也依赖于数理统计作为基础。
最优化方法
人工智能的目标就是最优化，在复杂环境与多交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，所以最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。
信息论
信息论处理的是客观世界中的不确定性，它建立在概率的基础上。
形式逻辑
形式逻辑也是智能行为的描述方式，任何能够将某些物理模式或符号转化成其他模式或符号的系统都有可能产生智能的行为，也就是人工智能。
（二）机器学习相关内容
机器学习概述
从大量现象中提取反复出现的规律与模式，这一过程在人工智能中的实现就是人工智能。
如果算法利用某些经验使用自身在特定任务上的性能得到改善，就可以说该算法实现了机器学习。
线性回归
线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中最优系数。
在众多的回归分析方法里，线性回归模型最有益于拟合，其估计结果的统计特性也更容易确定，因而得到广泛应用。
朴素贝叶斯方法
朴素贝叶斯方法用于解决分类问题。
其基本思想在于分析待分析样本出现在每个输出类别中的后验概率，并以取得最大后验概率的类别作为分类的输出。
逻辑回归
此部分理解不深刻，大家自行研究。
决策树
决策树是解决分类问题的另一种方法。决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类，决策数的优势在于构造过程无需使用任何先验条件，适用于探索式的知识发现。
支持向量机
支持向量机是一种二分类算法，通过在高维空间中构造超平面实现对样本的分类。
集成学习
集成学习使用多个个体学习器来获得比每个单独学习器更好的预测性能，包括序列化方法和并行化方法两类。
聚类分析
聚类分析是一种无监督学习方法，其目标是学习没有分类标记的训练样本，以揭示数据的内在性质和规律。
聚类分析要将数据划分为若干个互不相交的子集，每个子集中的元素在某种度量之下都与本子集内的元素具有更高的相似度。
降维学习
一个学习任务通常会涉及样本的多个属性，但并非每个属性在问题的解决中
都具有同等重要的地位，有些属性可能举足轻重，另一些可能无关紧要。根据凡事抓主要矛盾的原则，对举足轻重的属性要给予足够的重视，无关紧要的属性则可以忽略不记，这在机器学习中就体现为降维的操作。
（三）人工神经网络
神经网络概述
以工程技术手段模拟人脑神经系统的结构和功能，通过大量的非线性并行处理器模拟人脑中的众多神经元，用处理器复杂的连接关系模拟人脑中众多神经元之间的突触行为。
神经元与感知器
有点高深，目前没理解，但是很重要。
多层感知器
多层感知器包含一个或多个在输入节点和输出节点之间的隐藏层，除了输入节点外，每个节点都是使用非线性激活函数的神经元。
多层感知器是一类前馈人工神经网络。
径向基函数神经网络
这个不太懂。
自组织特征映射
将无监督学习引入神经网络中，对应的结构就是自组织特征映射。
模糊神经网络
模糊神经网络就是将常规的神经网络赋予模糊输入信号和模糊权值，其作用在于利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理。
（四）深度学习
深度学习概述
深度学习是利用包含多个隐藏层的人工神经网络实现的学习。
深度前馈网络
深度前馈网络是具有深度结构的前馈神经网络，可以看成是进化版的多层感知器。深度前馈网络具有更多的隐藏层数目，从而具备了更强的特征提取能力。
深度学习中的正则化
正则化作为抑制过拟合的手段，是机器学习和深度学习中必不可少的环节，具有很重要的地位。
正则化是一类通过显式设计降低泛化误差，以提升算法通用性的策略的统称。
深度学习中的优化
优化也是深度学习需要掌握的一个核心问题，由于深度神经网络中的隐藏层数目较多，因而将整个网络作为一个整体进行优化是非常困难的事情，需要花费大量的资源，出于效率和精确性的考虑，在深度学习的优化上需要使用专门的技术。
自编码器
自编码器是一类执行无监督学习任务的神经网络结构，它的目的是学习一组数据的重新表达，也就是编码。
深度学习强化
强化学习实质上是智能系统从环境到行为的学习过程，智能体通过与环境的互动来改善自身的行为，改善准则是使某个累积函数最大化。
深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，有望成为实现通用人工智能的关键技术。
（五）深度学习-神经网络
深度信念网络
深度信念网络是一种概率生成模型，能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。
深度神经网络的通用训练方式是无监督逐层预训练和有监督微调的结合。
卷积神经网络
卷积神经网络指的是至少在某一层用卷积运算来代替矩阵乘法的神经网络。卷积是对两个函数进行的一种数学运算。
循环神经网络
循环神经网络引入来时间的维度，因而适用于处理时间序列类型的数据。
循环神经网络是具有记忆的神经网络。
生成式对抗网络
这是一类在无监督学习中使用的人工智能算法，由两个在零和游戏框架下相互竞争的神经网络实现。
生成式对抗网络里的两个玩家一个叫生成器，一个叫判别器，均可以采用深度神经网络实现，这两者之间的对抗就是网络训练的主旋律。
生成式对抗网络的一个重要的潜在应用就是让人工智能在没有明确指导的情况下学习，是算法的学习方式向人类的学习方式转变。
长短期记忆网络
一类可以持续很长时间的短期记忆模型。
（六）另类的人工智能
概率图模型
概率图模型也叫结构化概率模型，是用图论表现随机变量之间的条件依赖关系的建模方法。典型的概率图模型包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场，分别对应着有向图模型和无向图模型。
集群智能
集群智能的核心是由众多简单个体组成的群体能够通过相互之间的简单合作来实现某些功能，完成某些任务。
迁移学习
迁移学习是运用已学习的知识来求解不同但相关领域问题的新的机器学习方法，目的是让机器学会学习。
迁移学习有助于算法处理全新场景下的问题，利用一般化的规律去应对富于变化的环境。
（七）人工智能的应用
计算机视觉
语音处理
对话系统
机器翻译
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