【Hinton】1.2 神经网络机制中的脑科学原理

下定决心想要钻研机器学习类的课程，不仅要搞定学术理论，还得应对英语所带来的难题。

为了让广大 AI 青年们不再为英语所累，快速进入学习状态，雷锋网旗下 “AI 研习社” 推出了深度学习大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列视频课程。本次课程来源于 Hinton 2012 年在多伦多大学的授课实录，适合于对 Machine Learning 有一定基础的同学来进一步学习研究。PS: 出于对 Hinton 知识成果的尊重以及版权的需要，AI 研习社已经获得了 Hinton 教授的亲自授权。

本套课程中，Hinton 重点介绍了人工神经网络在语音识别和物体识别、图像分割、建模语言和人类运动等过程中的应用，及其在机器学习中发挥的作用。与吴恩达的《Machine Learning》不同，这门课程更加深入地介绍了 Machine Learning 中神经网络具体操作方法。

本次视频中Hinton介绍了人的大脑中神经元网络的基础知识，并解释了算法并非大脑实际工作方式，但确实受到大脑的启发，以及大脑处理视觉、听觉的输入输出与计算机神经网络的比对，为之后面向机器学习的神经元网络打好基础。