「科创俱乐部 第六讲」初窥网络模型
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了「科创俱乐部 第六讲」初窥网络模型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Google的AlphaGo是如何学会下围棋
并在2016年与李世石的对决中震惊世界的？
IBM 的Watson是如何在2011年的Jeopardy
益智问答游戏节目中击败上届冠军的？
大数据的浪潮席卷而来
一个神奇的名词被推上了新科技时代的浪尖
它就是科创第六讲的主题之一
深度学习（deep learning）
这个听起来神秘高冷的词
在时下的人工智能领域可是异常火爆
机器学习（machine learning）
深度学习（deep learning）
代表了两种不同的思想流派
机器学习：当下初创公司和研究实验室的热点领域之一，是一种基于大数据理念的数据挖掘方法。与传统的为解决特定任务软件程序不同，机器学习直接在数据全集中进行分析，通过算法从数据中学习，从而对真实世界中的事件做出决策和预测。
深度学习：非常崭新和有影响力的前沿领域，它模仿人脑的机制来解释数据，深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。
深度学习很多用的是网络模型
说到深度学习，就得不提深度学习的起源—人工神经网络（Artificial Neural Networks）
它是早期机器学习中的一个重要的算法，神经网络的原理是受我们大脑的生理结构——互相交叉相连的神经元启发。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。作为神经网络算法的衍生，深度学习把这些神经网络从基础上显著地增大了，层数非常多，神经元也非常多，然后给系统输入海量的数据，来训练网络。
科创第六讲的另一个部分是一种与统计密切相关的网络模型—贝叶斯网络（Bayesian network）。贝叶斯网络是一种基于概率推理的图形化网络，也是一种数学模型。它是机器学习的一个分支，应用范围非常广，而与其相关的一些问题也是近来的热点研究课题。
科创俱乐部第六讲
本次活动将简单介绍
BN（贝叶斯网络）
ANN（人工神经网络）
CNN（卷积神经网络）
RNN（循环神经网络）
LSTM（长短期记忆网络）
RBM（限制波尔兹曼机）
DBN（深度信念网络）等
讲解这几种网络模型的基本原理和实际应用
本次讲座内容主要包括：
√贝叶斯网络
√深度学习网络模型
怀揣梦想的经管er们
想要笑傲数据的未来
怎么能不了解这颗崭露头角的新星呢？
快来报名吧！
「课程信息」
主题：初窥网络模型
主讲人：王旭 统计学一年级博士生
（数萃大数据科技有限公司金牌讲师）
时间：5月17日13:00到14:30
地点：统计楼103
报名方式：戳下方【阅读原文】即可报名
报名截止时间为5月17日13∶00
文案：方虹雨
排版：周紫薇
经管学部经管书院科创中心
2017年5月11日
以上是关于「科创俱乐部 第六讲」初窥网络模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章