基础知识篇：深度学习模型训练与部署

lesson1️⃣ 认识人工智能与深度学习

提起 AI，大家脑海中会出现什么画面？是影视作品中无所不能的智能机器人，还是日常生活中随处可见的人脸识别、智能驾驶？是火遍社交媒体的 AI 作图、AI 对话，还是工业生产、电子安防中的可靠伙伴？广义上讲，任何能够从事某种智能活动的计算机程序都是人工智能（Artificial Intelligence）。

聊人工智能，也就绕不开深度学习（Deep Learning），深度学习是一种人工智能方法，通过模拟人脑神经网络对知识的学习，挖掘数据（如图像、文本和声音）背后的特征，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域表现出惊人的效果。例如，文心一言背后的 ERNIE 文心大模型就是一种深度学习模型。

人工智能与机器学习、深度学习是层层包含的关系，随着深度学习技术的发展，尤其是生成式人工智能（GenAI） 的飞速进步，深度学习技术已逐渐成为人工智能时代的代表性技术。

深度学习的核心原理是通过多轮次迭代，使得神经网络学习出数据（如图像、文本和声音）背后的特征，我们称之为模型训练。训练好的模型可以在同分布的测试数据上泛化推理，得出符合预期的结果。由于深度学习模型的这一泛化特性，使得模型能够从事某种智能活动（对训练数据以外的新数据进行推理），如识别未见过的行人、生成未见过的视频等。

下图展示了深度学习模型的训练原理。首先，我们需要搭建模型结构（通常是端到端的神经网络），准备训练数据（这个数据量通常较大）。准备工作完成后，我们把数据送入模型中进行前向计算，包括向量矩阵运算、非线性变换等，各层神经网络依次计算后，对输出结果进行目标函数（损失函数）计算，来确认本次前向计算和目标结果之间的差值。之后进行反向传播，即通过链式法则求导，计算各层梯度，基于梯度的数值优化参数求解，运用随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）算法更新神经网络各层节点。这样的过程我们称之为一次迭代。通过数次迭代，神经网络会逐渐拟合到训练数据的高维分布，目标函数逐渐降低，我们称之为训练收敛。

完成训练的深度学习模型包含模型结构和权重参数，在推理阶段，预测数据送入模型后与各层权重参数进行数值计算，得出推理结果。这里需要注意，同样的模型结构由于训练数据和训练过程可能不同，会产生不同的权重参数，直接影响模型的推理结果。也就是说，即使是相同的模型结构，有的模型权重可能更擅长识别动物，而有的模型权重更擅长识别服饰。

学习提示 🐝
恭喜你完成了本节课程的学习！在这节课程中，我们了解到一种重要的人工智能方法——深度学习，并初步认识到深度学习背后复杂的数理知识与数值计算。
如何进行自己的深度学习模型训练？使用深度学习框架有何助益？下一节我们将会了解深度学习框架——飞桨 PaddlePaddle