深度学习指导工具,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习指导工具的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习指导工具的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习适合什么人学习？
2. 深度学习目前主要有哪些研究方向？从事哪个方向好？

深度学习适合什么人学习？

有哪些人适合入行深度学习？

大学里学习过高等数学的本科生，硕博士研究生；

有高等数学基础的公司技术岗在职人员，需要 AI 赋能；

过去 PC、iOS、安卓开发的码农，有编程基础的人；

具备较好的逻辑思维能力的本科生。

在校学生：

1. 希望去企业或研究机构实习或者就业

2. 有较强的数学基础，未来在人工智能领域发展后劲十足

3. 未来想在人工智能方向深造

4. 希望能够快熟复现深度学习相关论文的技术方法

5. 希望积累到实际人工智能项目经验，为就业增加筹码

6. 希望得到AI方面的面试指导

现有AI从业者：

1. 希望了解AI前沿发展方向

2. 希望在AI领域进阶的工程师

深度学习是当今世界最具魅力的技术之一。而且这个领域的深度学习专家总是处于稀缺的状态。从职业前景来看，深度学习非常吸引人。

但是需要提醒的是，深度学习的资源还不够丰富。很多时候你会遇到失败挫折，千万不要灰心丧气，你可以向更多人寻求帮助，很多人都愿意伸出援手，大家都在学习。

关于深度学习，有一个误解是需要计算机科学的背景才能学习。这不是真的，你确实需要一些编程的思维才好入手，但也仅限于此。现在机器学习领域的很多专家，都来自其他研究领域。

如果你有计算机科学的背景，这是一个非常好的开始。但如果你出身其他学科，想要迎头赶上并不难。

深度学习目前主要有哪些研究方向？从事哪个方向好？

谢谢邀请回答！

这个问题太笼统了，没有专业，每个领域都有属于自己的前沿热门专业。

我觉得目前最火的就是人工智能，AI了，这是现在，未来技术的最大热门。其次就是医学了，健康永远是人们最关心在意的。

以我专业材料科学与工程来说，最好的研究方向就是半导体材料，新能源电池，轻质高强的结构材料等等。

我想你说的深度学习后期可能指的是研究生的后期研究阶段。

深度学习，在西方指的是关于知识的本质联系、规律方面的学习、探究，在中国还包含知行合一，技与道结合的学习意义。我估计你说的是前者。

进入深度学习后期，实质上应该表现为：①专业知识的梳理、整合，推陈出新，有理论突破或创新；②跨学科专业知识的重组、运用；③专业知识的创新性实践。

一个人的专业发展要考虑的要素：①兴趣②个人特长③专业基础④国家需要⑤市场变化与需要⑥社会发展趋势(含生活方式、生产方式)。

社会上有种观点，认为一个人要适应社会的变化和发展需要，能够胜任多个职业。还有一个观点，认为大学培养出专业人才是失败的。这些论调忽视了两个问题：①任何领域的创新都需要知识的定向积累，灵感、顿悟也不例外。②专业学习与学习力的培养并不矛盾。专业人才就一定没有胜任多门职业的学习力吗？

综上所述，深度学习后期要选择自己的研究方向，必须[_a***_]评估自己的兴趣、才能、社会关系，社会需要、学术发展方向等，要有气度和眼光。小心方向不对，努力白费。

深度学习其实是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法来解决图像、文本、语音等问题的算法***，旨在提取更加抽象的高层特征。从本身结构研究来说，主要有：

基于监督学习的卷积神经网络、循环神经网络以及普通深度神经网络；基于无监督学习的深度生成模型（玻尔兹曼机、DBN、生成式对抗网络）、自编码器；优化训练、小样本训练；迁移学习与神经网络结合；强化学习；图模型等等。

从应用领域来说，主要研究方向有：

1. 计算机视觉：图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、人脸识别与分析、图像/视频搜索、文字识别等方向；

2. 语音识别，语音增强，语音合成等；

3. 自然语言处理，主要有机器翻译、文本挖掘、语义分析、信息检索抽取、问答系统等。

还有深度学习应用在***分析、大数据、机器人方向。目前深度学习应用很广泛，性能很高，但也存在这几个问题，比如：有时很难获取大量监督数据或标注成本高，如何适应小样本训练；如何有效的进行大规模的并行计算和训练；一般特定的问题和数据，需要定制网络结构，如何研究通用深度学习模型等等，这些都是未来的研究方向。

到此，以上就是小编对于深度学习指导工具的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习指导工具的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/17945.html