1樓：中公教育it培訓優就業
深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或者由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。
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學完之後出來就業肯定是不成問題的。
2樓：賈梓默
深度學習是機器學習領域中對模式（聲音、影象等等）進行建模的一種方法，它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那麼這種識別便可以理解為語音識別。而模擬來理解，如果說將機器學習演算法模擬為排序演算法，那麼深度學習演算法便是眾多排序演算法當中的一種（例如冒泡序列），這種演算法在某些應用場景中，會具有一定的優勢。
深度學習的優點？
為了進行某種模式的識別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個模式中的特徵。這個特徵的提取方式有時候是人工設計或指定的，有時候是在給定相對較多資料的前提下，由計算機自己總結出來的。深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特徵的方法，並將特徵學習融入到了建立模型的過程中，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性。
而目前以深度學習為核心的某些機器學習應用，在滿足特定條件的應用場景下，已經達到了超越現有演算法的識別或分類效能。
深度學習的缺點？
深度學習雖然能夠自動的學習模式的特徵，並可以達到很好的識別精度，但這種演算法工作的前提是，使用者能夠提供「相當大」量級的資料。也就是說在只能提供有限資料量的應用場景下，深度學習演算法便不能夠對資料的規律進行無偏差的估計了，因此在識別效果上可能不如一些已有的簡單演算法。另外，由於深度學習中，圖模型的複雜化導致了這個演算法的時間複雜度急劇提公升，為了保證演算法的實時性，需要更高的並行程式設計技巧以及更好更多的硬體支援。
所以，目前也只有一些經濟實力比較強大的科研機構或企業，才能夠用深度學習演算法，來做一些比較前沿而又實用的應用。
3樓：愛學習的小巴
深度學習是機器學習領域中乙個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧。深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。
深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多**學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步
4樓：雪域籃心
深度學習(dl, deep learning)是機器學習(ml, machine learning)領域中乙個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(ai, artificial intelligence)。[1]
深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
[1]深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多**學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步
5樓：巴翠巧育兒分享
你好，就是深入研究乙個知識點，從它各方面入手
滿意的話歡迎採納，謝謝
6樓：迷糊的七七
深度學習運用的是python基礎，有了程式設計基礎，上手會快一些；
優就業還贈送python課程，學習了python再學習深度學習，能有更好的理解與效果。
7樓：
學完之後可以拿到真實六個專案的專案經驗
8樓：匿名使用者
從某個知識點出發，進行深層次的學習
9樓：三叉貓
什麼是神經網路，深度學習
10樓：esc__殤
中公和中科院聯合推出的深度學習課程，具體的你可以去諮詢一下啊，他們應該很樂意跟你交流的，
深度學習是學什麼？
11樓：我心有猛虎
婡深臫度學頭習篠是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多**學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
背景介紹
機器學習（machine learning）是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的學科。
2023年美國的塞繆爾（samuel)設計了乙個下棋程式，這個程式具有學習能力，它可以在不斷地對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程式戰勝了設計者本人。
又過了3年，這個程式戰勝了美國乙個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程式向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。
12樓：仉玉軒
深度學習是近幾年來隨著資訊社會發展、學習科學發展及課程改革向縱身推進而出現的一種新的學習樣態和形式。
13樓：六月梅
深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。
14樓：隴南校區周老師
深度學習所對應的素養劃分為三個領域：認知領域、人際領域和自我領域。深度學習是從三維目標達成學習到核心目標達成提公升的學習。
深度學習是對學習力培養的學習。正如田玉博士所說：學習的活力——感知力、思維力、創新力。
感知力是入口，思維力是加工，創新力是出口。感知力是學習前奏，思維力是學習核心，創新力是學習終極結果。深度學習就是轉知成智、轉識成慧、化凡成聖。
深度學習就是解決問題層次逐級提高的學習。給問題、給方法、找結論；給問題、悟方法、找結論；創設情境，讓學生發現問題，找出方法，得出結論。深度學習是從當前外控到內驅力驅動的轉型學習。
深度學習是從當前同質化整齊劃一的學習向個性化選擇性學習變革的學習。
15樓：虎哥ke堂
我們將了解深度學習如何實現，並繼續討論它與#機器學習和人工智慧的不同之處。我們也會看一下神經網路是什麼，以及它們是如何被訓練來識別手寫數字的。
什麼是深度學習
16樓：中公教育it優就業
深度學習(dl, deep learning)是機器學習(ml, machine learning)領域中乙個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(ai, artificial intelligence)，他是人工神經網路的研究的概念。
深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多**學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
17樓：1濾鏡
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分布式特徵表示。
深度學習的概念由hinton等人於2023年提出。基於深信度網(dbn)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外lecun等人提出的卷積神經網路是第乙個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關係減少引數數目以提高訓練效能。
深度學習是機器學習研究中的乙個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字。
同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（convolutional neural networks，簡稱cnns）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（deep belief nets，簡稱dbns）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
深度不足會出現問題
在許多情形中深度2就足夠表示任何乙個帶有給定目標精度的函式。但是其代價是：圖中所需要的節點數(比如計算和引數數量)可能變的非常大。
理論結果證實那些事實上所需要的節點數隨著輸入的大小指數增長的函式族是存在的。
我們可以將深度架構看做一種因子分解。大部分隨機選擇的函式不能被有效地表示，無論是用深的或者淺的架構。但是許多能夠有效地被深度架構表示的卻不能被用淺的架構高效表示。
乙個緊的和深度的表示的存在意味著在潛在的可被表示的函式中存在某種結構。如果不存在任何結構，那將不可能很好地泛化。
大腦有乙個深度架構
例如，視覺皮質得到了很好的研究，並顯示出一系列的區域，在每乙個這種區域中包含乙個輸入的表示和從乙個到另乙個的訊號流(這裡忽略了在一些層次並行路徑上的關聯，因此更複雜)。這個特徵層次的每一層表示在乙個不同的抽象層上的輸入，並在層次的更上層有著更多的抽象特徵，他們根據低層特徵定義。
需要注意的是大腦中的表示是在中間緊密分布並且純區域性：他們是稀疏的：1%的神經元是同時活動的。給定大量的神經元，仍然有乙個非常高效地(指數級高效)表示。
認知過程逐層進行，逐步抽象
人類層次化地組織思想和概念；
人類首先學習簡單的概念，然後用他們去表示更抽象的；
工程師將任務分解成多個抽象層次去處理；
學習/發現這些概念(知識工程由於沒有反省而失敗？)是很美好的。對語言可表達的概念的反省也建議我們乙個稀疏的表示：
僅所有可能單詞/概念中的乙個小的部分是可被應用到乙個特別的輸入(乙個視覺場景)。
核心思想
把學習結構看作乙個網路，則深度學習的核心思路如下：
①無監督學習用於每一層網路的pre-train；
②每次用無監督學習只訓練一層，將其訓練結果作為其高一層的輸入；
③用自頂而下的監督演算法去調整所有層
優就業深度學習都學什麼，優就業的深度學習學了之後能做什麼？
奈何月光熹微 整個課程涉及的行業知識點是非常多的。具體來看看有哪些 ai概述及前沿應用成果介紹 人工神經網路及卷積神經網路原理及 tensorflow實 戰迴圈神經網路原理及專案實戰 生成式對抗網路原理及專案實戰 深度學習的分散式處理及專案實戰 深度強化學習及專案實戰 企業級專案實戰 車牌識別專案實...
究竟什麼是「深度學習」，深度學習到底是什麼樣的概念呢？
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分布式特徵表示。1 深度學習的概念由hinton等人於2006年提出。基於深度置信網路 dbn 提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的...
什麼是深度學習？
深度學習，就是深入的去學習，深入的學習，就需要你，認真，努力勤奮。深度學習，從表面上看，你就是要全心全意的投入，但實際上需要你開動腦筋去學習。開動腦筋，也就是你在學習的時候，比如說上課，你就得認真聽課，對老師提出的每個問題都要提出質疑，然後想辦法去解決，課後你就要認真的去完成作業。作為一名學生，首先...