1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。
人工智能是目的，机器学习是方式，深度学习技术。
2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。
卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，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，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。
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
原图
k1
k2
k3
5. 安装Tensorflow,keras
参考：https://blog.csdn.net/u011119817/article/details/88309256
6. 设计手写数字识别模型结构，注意数据维度的变化。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense， Flatten, Conv2D, MaxPool2D
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Conv2D(…))
model.add(MaxPool2D(…))
...
#可以上传手动演算的每层数据结构的变化过程。model.summary()
原文：https://www.cnblogs.com/kkzg/p/13052437.html