深度学习资料计算机,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习资料计算机的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习资料计算机的解答，让我们一起看看吧。

1. 计算机专业研究生学习深度学习有用吗？
2. 求推荐，深度学习电脑，主机？估计很多干算法都有这个梦想吧？
3. 想买一个笔记本电脑，主要是跑跑深度学习，预算在10000元左右，有什么推荐？
4. 后深度学习时代，计算机视觉技术如何走向未来？

计算机专业研究生学习深度学习有用吗？

这里是益知课堂，很高兴回答你这个问题，首先学习深度学习的相关理论建议先学机器学习的相关基础算法和理论。因为深度学习很多都是以机器学习的内容为基础的，只是说深度学习是属于机器学习的一个全新的领域，其核心的以神经网络为基础，以尽可能模拟人体大脑的神经网络，例如模拟人体大脑对于生活中的图像、声音和感知的处理方式。

所以说，机器学习里面包含了深度学习，这也是人工智能目前主要的研究方法论。此外还有像数据挖掘技术，其实也是机器学习里面的一种数据分析技术，这些都是我们目前的人工智能的表现形式，很早之前的机器学习都是基于大量数据的统计，所以其应该属于统计学，由于现在数量势纷庞大，数据科学才单独作为一个方向。

作为计算机专业的研究生，你学习的内容可以有很多选择，如果你的研究方向刚好是人工智能或者是和算法相关，学习机器学习和深度学习肯定是非常有必要的。如果你学的是Python那么在编程语言的基础上，学习算法将是你的核心竞争力，对你的研究和之后找实习和工作都是非常有帮助的。

那么，怎么来学习机器学习和深度学习呢，我觉得你需要找准方向。这里有几本书可以参考，当然你可以和导师咨询，结合项目或者实际的问题进行学习是非常重要的，可以避免走很多弯路，问题为导向也可以让你更容易坚持下去。所以，计算机专业的学生特别是研究生，是非常有必要学习机器学习和深度学下的相关知识的。

我是招财猫，这里是益知课堂，为你分享有益知识！

作为一名计算机专业的教育工作者，我来说说我的看法。

首先，对于普通大学的硕士研究生来说，如果能做好读研期间的规划并取得一定的成果，未来就业的选择空间还是比较大的，也有很多机会能够进入大厂发展。从近几年研究生的就业情况来看，开发岗位的数量确实相对多一些，所以重视开发能力的提升对于就业是有积极影响的。

当前很多计算机相关专业的研究生会主攻深度学习方向，相关的参考资料也比较多，所以初期的学习体验是能够得到保障的，但是要想做出创新成果也并不容易。如果从就业的角度出发，要重视深度学习与行业场景的结合，这样在做深度学习的过程中，也可以同时锻炼自己的开发能力，这是比较理想的选择。

在选择编程语言的时候，Java和C++都是可以选择的，从当前整体的人才需求数量来说，J***a的人才需求量相对大一些，而且J***a对于学习场景的要求不高，自主学习也能够达到一个较好的学习效果，所以选择主攻J***a是比较稳妥的选择。如果选择主攻C++，则需要考虑如何为自己营造一个实践和交流场景，这对于学习效果的影响是比较直接的。

计算机专业读研期间的整体压力还是比较大的，如果在主攻方向之外再开辟一条自主学习路线，一定要注意做好时间规划，否则很容易导致延期毕业，这对于后续的影响还是比较大的，所以一定要尽量争取主攻方向跟就业方向相契合，这不仅可以充分利用学校的科研资源，整体的读研压力也不会太大。

我从事[_a***_]行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

求推荐，深度学习电脑，主机？估计很多干算法都有这个梦想吧？

你好，根据当下的情况，有推荐win10的，有推荐ubuntu的，其实主要还是看你要做哪个方向的，当然了，如果你真的想要深度学习电脑的话，强烈建议你使用台式机不要使用笔记本，因为深度学习中有很多模型，训练时间很长需要长时间开机，这样的话比这边它的稳定性散热热都是不好的。在现在这样的情况下，我觉得CPU的话，我还是推荐最少最新的10400的CPU吧。内存的话因为价格现在比较低，要不你16G以上最好32级吧，硬盘的话你看情况最少240级以上，显卡的话，我看网上都推荐是入门级的显卡，我的建议是最少1660s以上的显卡,网上很多人推荐最少2070。如果说你不想用英特尔的CPU，你想用AMD的话，因为它的性价比比较好，我建议最少还是3700x以上吧。当然了，我需要的是投入比较多一点的。

如果说你不想投入那么大大的话，那你稍微找个稳定点的，一两千左右的电脑也可以的，只要它的系统没问题，性能能过得去都是挺好的。

还有一个方案就是你用一般的笔记本提供人机交互把真正的算法呀，体力呀，这些东西都交给服务器，这样一般的话在的***比较少。

想买一个笔记本电脑，主要是跑跑深度学习，预算在10000元左右，有什么推荐？

做深度学习对于显卡要求极高而且极其苛刻，我其实不建议买笔记本来做深度学习，强烈建议自己DIY台式机来做深度学习，当然你也可以有其他备用选择，选择比较成熟的云服务器或者成品服务器。

AlphaGo和百度无人驾驶汽车逐渐进入大众视野之后，人工智能最核心的技术方向深度学习成了很多技术从业者争相进入的领域。由于图像识别等方面的技术需求，你需要保证你的机器拥有足够多的CUDA运算单元，你的显卡选择将变得非常局限性，你基本上只有N卡可以选择，A卡基本上就放弃了，深度学习最核心的就是GPU编程，而英伟达的CUDA基本上统治了深度学习领域，而且对显卡性能要求非常高。

第一种：购买成品服务器产品，比如你可以选择英伟达DIGITS DevBox类似产品；或者购买成熟云计算公司的成熟云服务，Amazon AWS、Google Cloud、阿里云都有非常成熟的云GPU服务。

第二种：完全自己DIY攒一台深度学习工作站。

英伟达的DIGITS DevBox性能很强，基本上能够保证你日常深度模型训练的所有场景，涉及到卷积神经网络cuDNN也能完全驾驭，亚马逊云、谷歌云、阿里云等云服务，使用远程GPU也是没问题的。当然我相信大多数人还是会选择自己组装机器，毕竟这个是使用起来最方便的，下面会详细介绍。

还是那句话，在预算允许的前提下，我还是强烈建议2路GPU，我相信你真正把这一行做好了，这点钱你可以轻轻松松挣回来，比如你可以直接上两块GTX 1080Ti，或者高的你也可以上两块RTX 2080Ti、Titan RTX，当然这是为了最爽的体验，这跟打游戏还不太一样，打游戏只要你配置够了不会有差别，做深度学习是GPU运算单元越充足越好。

配置之前本来准备说一点非常有用的废话，不过篇幅有限我这里就不再赘述，大家如果感兴趣的可以私聊我，具体关于你的框架选择，是否要考虑cuDNN卷积神经网络。

尽量控制10000元预算左右

处理器选择Core i5或者Core i7，建议直接选择最新的9代U，毕竟还是新一点好；显卡选择GTX 1080，当然你可以稍微选择更高一点的选择，但是不要低于这个配置；内存选择不低于8G以上选择，可能的话选择16G以上内存；硬盘选择建议256GB存储SSD和1TB机械硬盘组合；主板建议选择华硕的板子，800左右的预算绰绰有余。

其他的电源选择一定要够用，机箱选择就看你自己的喜好，其他的没太大影响。基本上按照这个硬件配置下来，能够把预算控制到10000元左右的预算，而且对于日常的模型学习来说肯定是没问题的。

预算10000元左右的笔记本电脑，由于价格昂贵，所以建议楼主购买大厂品牌的笔记本电脑。

售后保障

说到售后保障，家家都有难念的经，像联想、戴尔、惠普等等大品牌都是有非常多的服务点和售后保障体系的。而说到现在的雷神机械革命等等小厂售后基础还是差一些的，一个城市也就一个服务点甚至没有。

所以购买昂贵的笔记本电脑一定要首先考虑一下售后问题。

深度学习，散热能力

深度学习的图像处理功能一定要强大，同时对散热能力也一定要注重，否则主板可能用不了多久就快GG了。虽然有散热器的***，但是效果也难见杆立影。

推荐

这里建议楼主考虑联想拯救者Y7000系列的本子和华硕魔霸3的本子。

后深度学习时代，计算机视觉技术如何走向未来？

随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域最重要的技术。计算机视觉作为人工智能的重要分支，几乎等同于人工智能的大门，因为人类大脑皮层70％的活动都在处理视觉信息。人工智能旨在让机器可以像人那样思考、处理事情，计算机视觉技术的作用不言而喻。

计算机视觉是指用摄像机和电脑模拟人类视觉对目标进行识别、跟踪、测量等操作，并通过识别和分析做进一步的图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

这门技术对于建立能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统起着很大的作用。简单来说即是让计算机像人一样通过视觉对客观世界的三维场景进行感知、识别和理解。

机器之所以能够完成需要用上人类智能的任务和特定功能，很大部分是依靠计算机系统中的计算机视觉，比如视觉感知、图像识别、人脸识别、目标定位等等。

计算机视觉的兴起

近年来，为了使计算机更像人类，识别物体、深度学习等计算机视觉技术方法和应用迅速发展，全球计算机视觉市场正在迅速崛起。随着人工智能产业的升温，计算机视觉行业也在加速扩张。

计算机视觉技术起源于20世纪80年代的神经网络技术，在过去两年的发展中实现了大规模的商业化。随着芯片技术发展带来计算能力的指数增长，物联网技术的发展提供的大量数据，深度学习技术的开源，计算机视觉算法开启快速迭代升级时期。

计算机视觉当前市场规模

到此，以上就是小编对于深度学习资料计算机的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习资料计算机的4点解答对大家有用。

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