一、 什么是人工智能？
人赋予机器的，让机器像人一样思考的能力。
二、 如何实现智能？
人工智能真正强大且可怕之处在于人们不知道机器在想什么。
三、 什么是人工神经网络？
- 简称神经网络或类神经网络。
- 从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
- 网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
- 层数越多，网络越复杂，即为深度神经网络，训练深度神经网络的过程称为深度学习。
四、 如何将数据输入到神经网络中？
无论是图片、音频还是其它传感器数据在计算机中都有对应的数字表示形式，通常将其转换成特征向量的形式输入到神经网络。
五、 神经网络是如何预测的？
六、神经网络如何判断预测的是否准确？
- 通过损失函数（loss function）——用于衡量预测值与实际值之间的差距。
七、神经网络如何学习？
- 神经网络学习的过程本质为调整模型参数，使损失尽量小，即预测尽量准确的过程。
- 在使用梯度下降法时要注意选择合适的学习率。
神经网络基础
原文：https://www.cnblogs.com/MREasy/p/14898465.html
