深度学习的历史趋势
迄今为止深度学习已经经历了3次发展浪潮：
20世纪40年代到60年代，深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中；
20世纪80年代到90年代，深度学习表现为联结主义（connectionism）；
直到2006年，才真正以深度学习之名复兴。
初识几个概念
自动从数据中学习出特征与橙子类型的各种算法，那么这个模型的样子就是你的规则库。
深度学习处于人工智能的哪个位置
认识深度学习
一、神经网络的基本单元——神经元
二、神经网络的结构
三、深度学习的概念
深度学习与传统方法的区别
监督学习
非监督学习
深度学习常用的方法
- 自编码器
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
深度学习无监督式方法自编码器
深度学习有监督式方法卷积神经网络
深度学习有监督方法卷积神经网络
深度学习有监督方法—循环神经网
介绍强化学、AIphaGo和迁移学习
强化学习
AIphaGo
迁移学习
深度学习的多种应用场景
安防监控
智慧城市
医疗健康
智能家居
深度学习在智能运维中的应用方法
智能运维的发展过程
KPI异常检测算法
使用自编码器结合聚类算法对KPI进行快速聚类
使用LSTM做KPI趋势预测
写在最后
近年来，在AIOps领域快速发展的背景下，IT工具、平台能力、解决方案、AI场景及可用数据集的迫切需求在各行业迸发。基于此，云智慧在2021年8月发布了AIOps社区，旨在树起一面开源旗帜，为各行业客户、用户、研究者和开发者们构建活跃的用户及开发者社区，共同贡献及解决行业难题、促进该领域技术发展。
社区先后开源了数据可视化编排平台-FlyFish、运维管理平台OMP、云服务管理平台-摩尔平台、Hours算法等产品。
可视化编排平台-FlyFish：
项目介绍：https://www.cloudwise.ai/flyFish.html
Github地址： https://github.com/CloudWise-OpenSource/FlyFish
Gitee地址： https://gitee.com/CloudWise/fly-fish
行业案例：https://www.bilibili.com/video/BV1z44y1n77Y/
Original: https://blog.csdn.net/Sharon0408/article/details/124299981
Author: 云智慧AIOps社区
Title: 深度学习—人工智能的第三次热潮
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