科研深度学习指导,深入科研

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于科研深度学习指导的问题，于是小编就整理了5个相关介绍科研深度学习指导的解答，让我们一起看看吧。

1. 不了解深度学习，教师如何做出好教案？
2. 西电微电子研二学生如何转大数据深度学习人工智能？
3. 深度学习在哪里可以学习？
4. 本科生学习深度学习是否容易就业？
5. 在当前的科研环境下，你有信心长期从事基础科学研究和颠覆性科学研究吗？

不了解深度学习，教师如何做出好教案？

研究学生。预设学生的难点在哪里，用什么方法去突破学生易接受。研究教材。搞清楚学习内容的意义和价值所在，也就是编者的意图。研究教学过程。教学过程设计应该像作文一样，前后连贯，衔接自然，整体性强。要给学生留有问题，让学习由课堂延伸到课外。带着问题走进课堂，带着问题走出教室。

      不了解深度学习，教师如何做出好教案？

  相信对于现在每一个教师而言，写教案都是必不可少的一件事情，那么我们都知道，要想写出好的教案，一般情况下是需要教师进行深度学习的，不过今天小编会告诉大家，如何在不进行深度学习的情况下，教师也能够做出好教案呢？

   首先教师要知道自己所需要教授的这一个课程的教学对象是谁，教学的表现形式怎么样，其次教师需要对自己的这一个课程有一个基础的内容了解，并且需要在教案当中计划好自己的教学秩序以及教学***，并且这些教学***一定是需要教师自己在内心当中能够进行一次预演的，保证这些教学***能够在有限的教学空间当中可以得到顺利的施展，这样的话就能够让教师在不进行深度学习的情况下，可以做出来一份很好的教案的。

西电微电子研二学生如何转大数据深度学习人工智能？

先要想好以后要做什么，工程师还是科研，或者现在比较流行的混血职业数据工程师;工程师就要有cpluplus，java，设计模式，软件架构基础和分布式系统以及中间件知识，然后就可以去研究大数据平台hardtop,spark,hbase和hive 还需要写数据库和编译原理;科研就要会py，掌握基本ml模型，然后学点领域知识nlp,cv,最重要的是应用数学基础，尤其是统计和分析，矩阵理论了解点分解知识，dl了解下cnn，rnn会个框架如tf，深究的话都是数学，多看论文;数据工程师就是两者交叉。

1. 建议先去学习网易上的吴恩达老师的课程，在这个过程中建议配套一本《模式识别》这本书

2. 之后使用mnist等小数据集先把基本的模型学会基本的使用，之后学习tensorflow建议使用某一个稳定的版本。

3. 在学习tensorflow过程中学习deeplearning.ai中吴恩达老师的课程

4. 在这期间除了完成作业，建议体验下kaggle中的自己比较感兴趣的比赛

5. 多多看看你们领域的顶级会议的论文，找一个点深入下去，多多使用github这个工具，让你的学习事半功倍

深度学习在哪里可以学习？

学习深度学习技术要有一些数学基础，并掌握深度学习软件工具的使用方法和常见的案例。其中包括掌握Python编程，掌握最常用的TensorFlow（+Keras）算法库，以及掌握TensorFlow（+Keras）解决现实问题的经典或示范案例（学习案例是怎么解决问题的）。下面这些书都可以用来打下并拓宽深度学习基础：

《深度学习的数学原理与实现》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习[_a***_]》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0深度学习应用实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》

建议你找专业的培训机构系统化的学习，这个课程，我朋友前几天有在中公教育的IT优就业了解，是人工智能领域相对比较难得课程学习，自学的基本不太可能学好找到工作，中公教育最近他们和中科院自动化研究所共同开发了这个课程，上课老师听说都是中科院的，中科院的老师还是很牛的毕竟是国家的研究所，权威性很高的，课程质量啥得肯定没问题，我朋友有试听几节课还不错，你可以去了解下，他们中公有IT***的，上面就可以咨询。

现在AI课程已经很普及了，绝大部分都能在网上找到开源免费的视频课程，当然也可以

知乎，CSDN，简书等等网站学习。目前我也在整理基于opencv的教程，是完全从零开始的指导，发布在头条里，如果有兴趣，也可以关注下我发的文章，希望能有所帮助。

深度学习是人工智能方向的一个研究领域。深度学习的概念来源于人工神经网络的研究，其通过组合低层特征形式形成更加抽象的高层表示属性类别或特征 以发现数据的分布式特征表示。

要想学习深度学习，需要有以下步骤:

一方面，掌握深度学习预备知识。学习基础数学知识和Python基础知识。

另一方面，掌握深度学习核心知识。学习神经网络、卷积神经网络的相关知识。

推荐文章:《1天搞懂深度学习》

余秋雨先生说，在闲暇时，不管你在码头、在田间、地头，当你静静的读一本书的时候，你的格调将从此不同！

首先，深度学习要来自于你生命深度的自觉！你自觉想学，什么地点，什么时候都不是问题，***在喧闹街市，依然可以旁若无人的学习；渴望考研成功的人，在昏暗的宿舍楼楼梯拐角处，依然可以学习！

其次，深度的学习，来自你生命深处浓厚的兴趣！

大家可能看见过报道，农民工爬在地上，依然在心无旁骛的临摹着王義之、兰亭序，只要是你的生命深处的兴趣，在哪里都可以学习！

第三，现在公园，图书馆，博物馆，朗诵者协会，会馆，都是不错的深度学习的地方！

第四，即使没这些条件，拿起手机，打开今日头条，搜索你想学习的内容和教程，一切都会找到，也可以静静的躺在床上学习几小时了！[捂脸]

本科生学习深度学习是否容易就业？

这是很多同学比较关心的问题，我结合深度学习的特点和当前的就业情况来说说个人建议。

首先，如果没有进一步读研的***，本科阶段建议把更多精力放在工程实践能力的提升上，这对于就业的影响是比较直接的。虽然当前深度学习的门槛在不断下降，但是产业领域对于深度学习相关方向的人才需求还是更偏向以研究生为代表的高端人才。

深度学习目前依然是创新的热门领域，本科生主攻深度学习会给自己奠定一些科研基础，对于后续的读研会有比较积极的影响，但是由于深度学习对于实验场景的要求比较高，所以如果脱离课题项目来学习，很难持续深入，也很难收获创新成果。

从学习的角度来说，深度学习需要具有扎实的数学基础，很多研究生在主攻深度学习的过程中还需要补学大量的数学知识，所以通常本科生过早接触深度学习往往并不会有较高的学习效率，但是借助一些框架平台的支撑，复现一些案例是完全可以的。

从实验的角度来说，深度学习对于数据和算力的要求是相对较高的，由于自学的同学往往并没有数据和算力支撑，所以很难在深度学习领域走太远，这也会影响后续的就业。

当前深度学习领域的岗位往往要求面试者具有一定的创新成果和工程实践能力，而对于本科生来说，要想获得创新成果难度还是比较大的，所以当前产业领域与人工智能相关的岗位往往都面向研究生，至少是硕士研究生。

近些年来我一直在跟国内外的互联网大厂开展合作，据我了解到的情况来看，人工智能相关岗位的同学大多数都是研究生，虽然也有一部分本科生，但是这些本科生同学往往都是多年前入职的。

我在近两年带研究生的过程中遇到了多名来自互联网大厂的同学，这些同学在读研前就在从事人工智能岗位，但是由于感觉到自己的科研基础比较薄弱，所以希望通过读研来突破自己的发展瓶颈。

最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。

在当前的科研环境下，你有信心长期从事基础科学研究和颠覆性科学研究吗？

无论人文科学和自然科学，必须长期重视基础科学理论研究，对科学的发展和进步具有重要意义。众所周知，当下网络信息，大数据，人工智能等，均离不开基础科学理论，从牛顿定律，爱因斯坦相对论，麦克斯韦电磁方程，欧拉公式等等。尤其当下的量子力学，仍然是基础理论研究佔主要位置，对波粒二象性的基础理论，仍然沒有得到完美的解释！

到此，以上就是小编对于科研深度学习指导的问题就介绍到这了，希望介绍关于科研深度学习指导的5点解答对大家有用。

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