深度学习祖师 Hinton 亲自授权 | 《神经网络》中文字幕版

Geoffrey Hinton，可能未必所有人都听过，

但他创立的门派——深度学习，却无人不知，点开本文的高傲的你，也许就是、或者即将成为，他的徒孙。

Geoffrey Hinton，将反向传播BP用于多层神经网络、发明了玻尔兹曼机（Boltzmann machine），深度学习领域的开山祖师、三大巨头之首。

PS：另2位巨头是Yann LeCun和Yoshua Bengio，其中Yann LeCun是Facebook的人工智能研究总监，CNN（卷积神经网络）之父，同时也是Hinton的学生！

他还有几位学生：Brendan Frey 是 Deep Genomics 公司创始人和 CEO，Radford Neal 是 R 语言的 pqR 解释器作者，Ilya Sutskever 是 DNNresearch 的联合创始人。

金庸小说里常见的桥段是，主角偶然间获得了某种武林秘籍，功力大增（kai gua）而成就伟业，张无忌的九阳神功、令狐冲的独孤九剑、虚竹的天山六阳掌、郭靖的降龙十八掌等等......

本文要推送的这个系列《Neutral Network for Machine Learning》，是深度学习大神Hinton毕生所学之作，也是他目前唯一一门的公开课。Hinton 在此课程中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。

比金庸大侠们悲剧的是，这门课程是英文讲授的，因为Hinton是个外国人，但幸运的是，我们有雷锋网的小伙伴。

雷锋网旗下的公众号AI研习社（公众号：okweiwu，二维码见文末），对这个系列的视频进行了翻译，并推出了中文字幕版，更重要的是，这份中文字幕版，得到了Hinton神的亲自授权！

数说工作室获得”AI研习社“的许可，将对这个系列视频进行转载，每篇2集。

1.1 为什么要学习机器学习？

我们为什么需要机器学习？机器学习的用途广泛，在课程开篇中，Hinton结合不同场景为大家解释了这个问题。

1.2 神经网络机制中的脑科学

这一集中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。

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