1樓：雲南新華電腦學校
1. 深度學習與ai。本質上來講，人工智慧相比深度學習是更寬泛的概念。
人工智慧現階段分為弱人工智慧和強人工智慧，實際上當下科技能實現的所謂「人工智慧」都是弱ai，奧創那種才是強ai（甚至是boss級的）。而深度學習，是ai中的一種技術或思想，曾被mit技術評論列為2023年十大突破性技術（deep learning居首）。或者換句話說，深度學習這種技術（我更喜歡稱其為一種思想，即end-to-end）說不定就是實現未來強ai的突破口。
2. 深度學習與與ml兩者其實有著某種微妙的關係。
在dl還沒有火起來的時候，它是以ml中的神經網略學習演算法存在的，隨著計算資源和big data的興起，神經網路搖身一變成了如今的dl。學界對dl一般有兩種看法，一種是將其視作feature extractor，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成乙個新的學習分支，也就是我上面說的end-to-end的「深度學習的思想」。
2樓：燈光照亮暖
有一定的事實證明，python語言更適合初學者，大致分為五個階段的學習。python語言並不會讓初學者感到晦澀，它突破了傳統程式語言入門困難的語法屏障，初學者在學習python的同時，還能夠鍛鍊自己的邏輯思維，同時python也是入門人工智慧的首選語言。
學習程式設計並非那麼容易，有的人可能看完了python語法覺得特別簡單，但再往後看就懵了，因為到後期發現並不能學以致用，理論結合專案才是學好一門程式語言的關鍵。可以選擇報班入門，一般在2w左右，根據自己的實際需要實地了解，可以先在試聽之後，再選擇適合自己的。
3樓：ok小小白
有啊，如果感興趣的話可以學習啊。
4樓：帳號已登出
知識學了，用是早晚的事，技多不壓身，但你要知道你的目的是啥，你的目的是什麼行業或崗位，那麼這個目標需要啥技能，能力，你就學啥。比如我，一輩子碰不上個外國人，我就沒必要浪費時間下班學英語。
5樓：中公教育it培訓優就業
簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化。
2020 年 3 月，教育部公布的新增備案本科專業名單中，約 180 所高校通過了新增人工智慧專業的審批，其中既包括理工類、綜合類高校，也包括語言類、醫藥類等專業性較強的高校。
可以說，人工智慧是當前炙手可熱的計算機專業，但作為新興專業，如何讓人才成功搭上人工智慧的「後浪」，是教育者們首先要考慮的問題。
如果能學習，學習ai深度學習還是有必要的。
人工智慧前景好麼？深度學習優勢什麼？
6樓：網友
雖然產業內外均能感受到近年來人工智慧火熱的浪潮，但是其實人工智慧技術並不是近幾年才出現。從上世紀五六十年代開始，人工智慧演算法以及技術就曾一度出現過火熱，隨著時間發展也不斷地演進和進化，並經歷了由熱轉衰的過程。
最近幾年內，人工智慧已讓我們每個人感受到其非常火熱、持續發展的狀態。因此，我們認為，這一輪人工智慧的快速發展得益於多年來的it技術飛速發展，從而為人工智慧帶來了算力、算距，以便對人工智慧演算法提供支撐。
最近幾年內，企業對於人工智慧技術的研發以及各種人工智慧應用不斷落地，直接推動了整體人工智慧產業的飛速發展。整體人工智慧的核心產業的產業規模已經接近1000億元，可以說是規模巨大的行業之一了。而且從未來的發展趨勢來看，預計今年，整體市場規模就會達到1600億元，所以增長速度還是非常迅速的。
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。
如果對人工智慧和深度學習有興趣，可以去看看中 公 教 育和中 科 院聯合的ai 深度學習 課程，都是中科院專 家親 自授 課。
7樓：長島芝士
未來人工智慧的就業和發展前景都是非常值得期待的，原因有以下幾點：
第一：智慧型化是未來的重要趨勢之一。隨著網際網路的發展，大資料、雲計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智慧型化必然是發展趨勢之一。
人工智慧相關技術將首先在網際網路行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。
第二：產業網際網路的發展必然會帶動人工智慧的發展。網際網路當前正在從消費網際網路向產業網際網路發展，產業網際網路將綜合應用物聯網、大資料和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業網際網路發展的過程中釋放出大量的就業崗位。
第三：人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。隨著智慧型體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智慧型體進行交流和合作，這對於職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智慧的相關技術。
從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術將成為乙個必然的趨勢，相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。
現在只是剛入行的新人，目前深度學習有學習的必要嗎？
8樓：在生活中成長
當然有必要，機會總是給有準備的人，趁著年輕多學習，是非常有必要的。
9樓：躍龍物語
覺得如果你現在只是剛入行的新人，目前的深度學習有必要學習，你還要從基礎開始學習，然後再慢慢的學習，難一點的。
10樓：帳號已登出
當然有必要了，你是新人，所以更應該學習啊，深度學習有助於你快速提高，應該好好努力一下。
11樓：情感導師陽蘭
只有剛入行的新人才要深度學習因為他什麼都不懂，你不懂又不學的話那你怎麼能信任這份工作呢。
12樓：匿名使用者
那些只是剛入行的新人，目前深度學習有學習的必要，當然有了。好些東西是你需要自身去努力的深度學習其實對你的。對你以後的發發展。
13樓：帳號已登出
如果只是剛入行的新人。其實，你剛入行的話，你一定要適應新的環境單位，新的規章制度，新的領導，新的同事環境。把這些掌握好，熟悉好，對你以後的工作非常有必要，與此同時，你要做好你的專業知識。
生理的學習，但是覺得學習也是有乙個循序漸進的過程。
14樓：網友
不論是新入行的人還是老人，學習都是非常有必要的。有能力才能在行業中更好地發展。
15樓：心的距離
作為剛入行的新人，更應該進行深度的學習，提高自己的科學文化素質和專業技能。
16樓：帳號已登出
如果是新證的話，肯定有學習的必要，你要熟悉環境。
17樓：聖誕禮帽發給你
也剛入行的新人，你就應該深度學習呀，抓緊時間提公升自己呀。
18樓：景含雲
現在只是剛入行的新人，目前深入學習有學習的必要嗎？剛入行的新人必須深度學習才能夠學生噱頭，精通是非常必要的。
19樓：網友
現在是剛入行的新人，要深刻的學習。是很必要的。
深度學習有啥用？
20樓：匿名使用者
深度學習能夠幫助你理解、消化和整合你所學到的知識，加深印象，使你能學有所用。
21樓：憶
深度學習就是把某些問題更加深入地了解，學其本質！
22樓：匿名使用者
您好，個人意見！深度學習，肯定是有好處的，最直接的就是加深對知識的記憶，深度學習，對於腦力和時間等等的要求都要高，對於人的身體的消耗肯定也很大，我們在選擇學習方式的時候，可以根據知識的難易和重要程度，做出判斷，適度深度學習！希望能幫到您，不足之處請多指教！
23樓：簫湘暮雪
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。深度學習是一類模式分析方法的統稱。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。
24樓：匿名使用者
用更多的資料或是更好的演算法來提高學習演算法的結果。對某些應用而言，深度學習在大資料集上的表現比其他機器學習(ml)方法都要好(稍後將討論例外情況)。這些又如何轉化為現實生活中的情形呢？
深度學習更適合無標記資料，因而它並不侷限於以實體識別為主的自然語言處理(nlp)領域。
25樓：esc__殤
深度學習未來的發展會比較好，網際網路大型公司都需要這樣的人才。
26樓：匿名使用者
個人理解，深度學習比表面學習更加深刻，鍛鍊了邏輯思維，把知識解析的更加詳細。這是進入了另乙個階段。
27樓：匿名使用者
深度學習**於對人工神經網路的研究，是挑戰機器學習的乙個新領域，他可以模仿人的大腦做出一系列的反應，例如對聲音，影象資訊，現在已經進入我們的生活中了，例如支付寶刷臉支付。我有朋友現在就在優就業學這個呢，據說是跟中科院合作的，結業考試合格還給頒發證書。
28樓：匿名使用者
深度學習的快速發展，不僅使機器學習得到許多實際的應用，還拓展了整個ai（人工智慧的）的範圍。 它將任務進行拆解，使得各種型別的機器輔助變成可能，
29樓：匿名使用者
非常之大，把自己打造成超有實力的強人，成為國家棟樑之才，為國家繁榮昌盛多出力。
30樓：ok小小白
可以更好地提高自己的專業水準，如果是零基礎學習的話建議可以去一家專業的學校學習。
31樓：匿名使用者
可以更好的理解你所學的知識，讓自己進一步的提公升一下。
32樓：匿名使用者
深層次的學習，提公升自己的綜合水平。
33樓：匿名使用者
可以把已知的知識掌握的更加牢靠，未知的領域得到開發。學了也未必有用、但不學肯定沒用。
34樓：匿名使用者
好好滴好好滴。
好好滴好好滴。
35樓：小斐斐
深度學習是人工智慧的提公升，如果工作需要的話，還是有很大的幫助的，正好前幾天我在了解這個課程，問了優就業那邊的課程，是和中科院院士合作的，學完還有證書，做的專案也是大專案，應該可以增加不少經驗。
36樓：匿名使用者
呵呵好吧。
呵呵斥巨資引進技術。
深度學習對人工智慧有什麼意義？
37樓：大資料小庫
目前人工智慧最成功，效果最好的技術就是深度學習了。
可以說，人工智慧這一波浪潮就是深度學習推起來的，深度學習在很多領域達到了人的識別能力，比如影象識別，語音識別，自然語言處理。
那麼很多任務業製造上的智慧型化就可以實現了。
38樓：鳳鳴魅力語言
人工智慧深度學習可以代替人眼檢查？看完長知識了。
我高中畢業，可以學ai深度學習嗎？
39樓：清蝶熹好美
可以，但是需要深度學習。需要學習很多專業相關的知識。
ai深度學習需要有程式設計基礎嗎？
40樓：江西新華電腦學院
ai設計不需要程式設計基礎的哦 在新華零基礎就可以學ai
41樓：中公教育it培訓優就業
有的，需要有一定的程式設計基礎以及數學基礎，計算機專業的學生學習深度學習會更有優勢一些。
深度學習資料國內的是少一些，而且很多都是幾年前的，淘汰的技術學了也沒什麼用。谷歌的tensorflow是現在企業常用框架，入門可以看中公教育的免費課，的paddlepaddle不是很成熟，新手學習會比較費勁。
深度學習有什么侷限性嗎，深度學習有什麼侷限性嗎？
最近幾年從國家到地方都高度重視新一代人工智慧的發展，推進人工智慧產業與實體經濟深度融合。很多網際網路企業從 google facebook 亞馬遜到國內的華為 bat 等頂尖科技企業，都在大力地高薪招募人工智慧方面的工程師和專家。深度學習作為人工智慧的核心技術，受到越來越多的關注。但是另一方面深度學...
大資料與深度學習區別，大資料與深度學習有什麼區別
很顯然，大資料和深度學習完全是兩個不同領域的名詞。大資料在描述資料本身的顯性的一個狀態。而深度學習或者說機器學習則在試圖描述資料內在的邏輯。所以深度學習 或者機器學習 可以是建立於大資料之上的一些方 當然深度學習 或者機器學習 也可以建立於小資料之上。更甚至，大資料也可以不依託於機器學習，而只是依託...
深度學習是什麼，深度學習是學什麼？
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。在我們這裡學習深度學習，可以...