本文目录
- 深度学习是什么求科普
- 深度学习，包括哪些
- 深度学习又称之为什么
- 为什么要学习深度学习
- 深度学习是什么
- 深度学习到底是什么样的概念呢
深度学习是什么求科普
深度学习是一类机器学习方法，可实例化为深度学习器，所对应的设计、训练和使用方法集合称为深度学习。
深度学习器由若干处理层组成，每层包含至少一个处理单元，每层输出为数据的一种表征，且表征层次随处理层次增加而提高。
深度的定义是相对的。针对某具体场景和学习任务，若学习器的处理单元总数和层数分别为M和N，学习器所保留的信息量或任务性能超过任意层数小于N且单元总数为M的学习器，则该学习器为严格的或狭义的深度学习器，其对应的设计、训练和使用方法集合为严格的或狭义的深度学习。
广义的深度学习器及对应的深度学习方法可依据经验和局部最优化设计，不进行上述严格的遍历比较。
我们最近和中科院专家联合推出了AI深度学习课程，感兴趣的可以了解一下。
深度学习，包括哪些
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。
无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过我们的《AI深度学习》。
01适合各阶段互联网人
1）Python小白快速入门
如果你马上面临毕业找工作，或者打算转到互联网IT行业，我们赠送的Python入门网课，可以让无Python编程基础的你迅速入门。之后，高阶版的《AI深度学习》，可以让你系统地入门了解深度学习的前沿技术、应用成果，助你快速入行。
2）初级算法工程师的实操指南
如果你是刚入行不到3年，还在打基础的初级算法工程师，《AI深度学习》会让你以企业级项目的实操开始，逐步提升能力。课程由中科院专家亲自传授，可反复观看，让你随时随地查漏补缺，直面复杂的开发环境，比 “百度一下” 更精准。
3）技术骨干的进阶秘籍
如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。
4）技术总监管理团队的神助攻
如果你是指点技术江山的一把手，这个紧跟市场需求开发的课程，可以帮助你快速掌握市场技术动向。课程交流群的不同学员，也可以让你了解每个层级人的真实想法，管理起来更加得心应手。
毫不夸张地说，只要你的工作与人工智能有关，《AI深度学习》就会成为你求职、工作、管理团队过程中不可或缺的神助攻。
02 更系统 更实用
为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识，我们将课程浓缩到5周、30课时，时间虽短，但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段，不论是课程的系统性还是实用性，《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。
1）8大授课阶段
8大授课阶段，循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵。
第一阶段：AI概述及前沿应用成果介绍
第二阶段：神经网络原理及TensorFlow实战
第三阶段：神经网络原理及TensorFlow实战
第四阶段：生成式对抗网络原理及项目实战
第五阶段：深度学习分布式处理项目实战
第六阶段：深度强化学习及项目实战
第七阶段：车牌识别项目实战
第八阶段：深度学习前沿技术简介
只有这样内容深入的课程，才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。
2）严选6个项目实战
对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间，直面复杂的开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求。
项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。
涵盖行业内75%技术要点，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等）都有所掌握，满足各类就业需求。
此外，课程中的知识点，都经过中科院专家实操验证，任何一个知识点拿来就能用，真正助你职场升级，是一份实打实的深度学习「葵花宝典」。
3）中科院专家多轮打磨
为了让内容更具系统性、实用性，课程全部由中科院专家亲自授课答疑。
可以说，如果你想要提升技能，在专业领域更上一步，《AI深度学习》可以成为你当下的选择！
深度学习又称之为什么
深度学习又称之为人工神经网络训练。
深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。
深度学习定义
深度学习的提出，在于实现立德树人的根本目的，培养和发展学生核心素养根本促进学生的全面发展。鼓励教师深入探讨教学规律，研究学生的学习规律，从而真正去帮助学生学习与成长。苏霍姆林斯基曾说，学习如果具有思想、感情、创造、美和游戏的鲜艳色彩，那它就能成为孩子们深感兴趣和富有吸引力的事情。
深度学习是师生共同经历的一场智慧之旅，是让师生能够积极、充分、灵活的运用这些知识去理解世界、解决问题、学以致用，并获得人格的健全和精神的成长，成为新时代的社会主义建设者和接班人。
为什么要学习深度学习
主要从下面三部分展开：
1、了解什么是深度学习，深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模式识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。在严谨的学术期刊中,这个新兴学科的模型一直受严肃理智的学者所推崇:“深度学习网络是神经网络革命性的发展,人们甚至认为可以用它来创建更强大的预测模型。”
2、深度学习的流程
在学习深度学习的核心思想时,我们采取的通用方法一般如下图所示。无论开发什么类型的机器学习模型,最终都回归到这个基本模型。输入数据传递给模型,经过多个非线性层进行过滤,最后一层包含分类器——决定该对象所属的种类。
用数据进行学习的目标是预测响应变量或者用一组给定的属性对响应变量分类。这与线性回归有点类似,在线性回归中,用一组独立变量(也叫属性或特征)通过一个线性模型来预测因(响应)变量。不过,传统的线性回归模型并不被视为深度学习,因为它们没有对数据进行多层的非线性变换。
其他流行的数据学习技术有决策树( decision tree ) 、随机森林( random forest )和支持向量机(support vector machine )。这些技术虽然强大,但是并不深入。决策树和随机森林工作在原始输入数据上,不进行变换,也不生成新特征;支持向量机层次较浅,因为它们仅由核函数和线性变换组成。类似地单隐藏层神经网络也不被视为深度神经网络,因为它们只包含一个隐藏层。
3、深度学习能解决什么问题
深度学习的威力来自于用适量的并行非线性步骤对非线性数据进行分类或预测的能力。从原始输入数据到数据的实际分类的过程中,深度学习模型学习输入数据的分层特征。每一层从前一层的输出中提取特征。深度学习模型是有多个隐藏层的神经网络。如下图所示,最简单的深度神经网络至少包含两层的隐藏神经元。其中每一层的输入来自上一层的输出。
多层深度神经网络有多个非线性层级,可以紧凑地表示高度非线性的和/或高度变化的函数。它们擅长识别数据中的复杂模式,可以用来改进计算机视觉和自然语言处理等工作,并可以解决非结构化数据难题。
深度学习是什么
深度学习是人工智能的一个子集，它使用多层人工神经网络来执行一系列任务，从计算机视觉到自然语言处理。深度学习与传统机器学习系统的不同之处在于，它能够在分析大型数据集时进行自我学习和改进，因此能应用在许多不同的领域。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
深度学习到底是什么样的概念呢
婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。背景介绍机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。