首先介绍基础的数学原理和深度学习模型，然后深入移动计算设备的体系结构，以及如何在这种体系结构上进行高效的深度学习计算。
目前，深度学习主要以神经网络模型为基础，研究如何设计模型结构，如何有效地学习模型的参数，如何优化模型性能以及在不同任务上的应用等。 生物神经网络的最小单元是神经元。而人工神经网络的最小单元是感知机。
以下，ENJOY 前言 上一期的《无人驾驶技术入门（十六）| 初识深度学习之交通标志分类》我以交通标志牌的分类为例，介绍了深度学习中所涉及的有关神经网络的理论知识。
前言 人工智能是当今的热议行业，深度学习是热门中的热门，浪尖上的浪潮，但对传统IT从业人员来说，人工智能技术到处都是模型、算法、矢量向量，太晦涩难懂了。
丰富的预训练模型和资源：通过TensorFlow Hub，用户可以访问大量的预训练模型，这些模型可以被用来进行迁移学习，显著降低开发新模型的时间和资源消耗。
2.深度学习和机器学习的关系 深度学习是机器学习的最热门分支，这句话足以解释深度学习和机器学习的关系。
它是机器学习的一个分支，通过学习将整个世界呈现为一个根深蒂固的概念层次，每个概念都被确定为简单，从而拥有巨大的灵活性和力量。 随着人工神经网络的应用，深度学习算法训练机器在大量数据上进行复杂的计算。
它是机器学习的一个分支，通过学习将整个世界呈现为一个根深蒂固的概念层次，每个概念都被确定为简单，从而拥有巨大的灵活性和力量。随着人工神经网络的应用，深度学习算法训练机器在大量数据上进行复杂的计算。
其中，底层框架系统团队来构建大规模的深度强化学习框架，能够支持调度巨量的计算资源，而顶层算法团队则负责构建深度强化学习算法，进行智能体的训练。两者缺一不可。
2.基础计算概念：在深入学习云计算之前，建议先掌握计算机科学的基础知识，包括操作系统、网络基础、数据库等。这些基础知识对于理解云计算的工作原理和架构非常重要。
