• 人工智能早期，计算机能够迅速解决那些对人类智力来说非常困难的问题。而人工智能的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行，但很难形式化描述的任务，如识别人们所说的话或图像中的脸。
• 深度学习讨论的是一种让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念来__理解世界__的解决方案，而每个概念则通过某些相对简单的概念之间的关系来定义
• 人类擅长对事物抽象因而能够认识世界，计算机则只能做一些形式化的数据处理，人工智能要做的就是通过形式化的数据处理__从另一条路径__达到认识世界的目的
• 深度学习
  • 计算机难以理解原始感官输入数据的含义，如表示为像素值集合的图像。将一组像素映射到对象标识的函数非常复杂。
  • 深度学习将所需的复杂映射分解为一系列嵌套的简单映射（每个模型的不同层描述）
    • 可见层：包含我们能观察到的变量
    • 隐藏层：它们的值不再数据中给出，所以称为隐藏层。模型必须确定那些概念有利于解释观察数据中关系
• 课程组织
  • 介绍基本的数学工具和机器学习的概念
  • 介绍最成熟的深度学习算法
  • 讨论某些具有展望性的想法，他们被广泛的认为是深度学习未来的研究重点