1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。
答：人工智能赋予机器人的智能，机器学习一种是实现人工智能的方法，深度学习是一种机器学习的技术。
2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。
答：全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列；卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连。
3.理解卷积计算。
以digit0为例，进行手工演算。
from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8
digits = load_digits()
| 0 | 0 | 5 | 13 | 9 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 13 | 15 | 10 | 15 | 5 | 0 |
| 0 | 3 | 15 | 2 | 0 | 11 | 8 | 0 |
| 0 | 4 | 12 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 |
| 0 | 5 | 8 | 0 | 0 | 9 | 8 | 0 |
| 0 | 4 | 11 | 0 | 1 | 12 | 7 | 0 |
| 0 | 2 | 14 | 5 | 10 | 12 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 6 | 13 | 10 | 0 | 0 | 0 |
4.理解卷积如何提取图像特征。
读取一个图像；
以下矩阵为卷积核进行卷积操作；
显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 1 | 1 |
| 0 | 0 | 0 |
| -1 | -1 | -1 |
| -1 | -1 | -1 |
| -1 | 8 | -1 |
| -1 | -1 | -1 |
卷积API
scipy.signal.convolve2d
tf.keras.layers.Conv2D
5. 安装Tensorflow,keras
原文：https://www.cnblogs.com/maoweizhao/p/13042240.html