AI架构师必知必会系列：深度学习基础_ai架构师需要学什么

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

深度学习（Deep Learning）是一种人工智能技术，它利用多层次的神经网络结构，通过大数据集训练参数，从而解决复杂的问题。它的核心理论就是误差逆传播法（Backpropagation），这是一种基于链式反向求导数算法的数值优化方法。目前，深度学习已经成为许多领域的新潮流，比如图像识别、自然语言处理、语音合成等。

在AI架构师的岗位上，深度学习算法无疑是必不可少的一项技能。所以，掌握深度学习的基本知识与技能，对于任何一个技术人员都是非常重要的。本系列教程将以提供科学的深度学习基础知识为主线，重点阐述深度学习相关的核心概念、基本算法和数学模型。文章将通过浅显易懂的语言进行讲解，让读者能够快速理解并应用到实际工作中。

2.核心概念与联系

（1）基本术语与概念

1.1 深度学习

深度学习（Deep Learning）是指多层次的神经网络结构，通过大数据集训练参数，从而解决复杂的问题。它不仅可以用于计算机视觉、语音识别、文本分析，还可以用于其他诸如金融、生物信息、网页搜索等领域。

1.2 神经网络

神经网络（Neural Network）是由多个节点组成的计算系统，每个节点接收来自输入信号的加权输入，然后通过激活函数（Activation Function）得到输出信号。一个典型的神经网络如下图所示：

1. 输入层：输入层接受外部输入信号，