专家指导深度学习,

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

1. 人工智能的深度学习是什么意思？好学么？
2. 在学习时，是“博”重要还是“专”重要？什么是广度、什么是深度？
3. 深度学习前景怎么样？
4. 如果孩子问“什么是深度学习”，该怎样回答？
5. 深度学习，机器学习，人工智能三者有什么关系？

人工智能的深度学习是什么意思？好学么？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

人工智能时代已经到来，AlohaGO的击败李世石成为了围棋界的神话，让许多人震惊不已。那么AlphaGo是怎么产出的呢?它是源自于人工智能的深度学习。

随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。许多人也都在疑惑，什么叫做深度学习算法呢?再此猎维科技狡辩就给大家科普一下，什么叫做人工智能深度学习?

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。

例如，正在接受计算机视觉训练的深度学习系统可能会首先学会识别出现在图像中的物体边缘。这些信息被传送到下一层，可能会学习识别角落或其他特征。它一遍又一遍地经历同样的过程，直到系统最终开发识别物体甚至识别人脸的能力。

人工智能深度学习j教学班顾名思义就是针对人工智能深度学习技术开展的教学课程。学习这些课程，可以了解人工智能技术，参加人工智能项目实战，毕业后去从事人工智能相关岗位的工作。

深度学习是一种机器学习的方法，是通过含有复杂结构，或由多重的非线性变化所构成的多个神经网络，对数据进行高层模糊计算。

深度学习其实就是人工智能神经网络的发展，这就好像我们人类的大脑的神经网络可以对所接触学习到的事物进行抽象化建模一样，AI通过网络环境中学习，并通过类生物的交互方式适应环境。

好学不好学学了才知道哈哈，听说优就业不错有和中科院合作

人工智能是一个很大的概念，包含了很多内容，其主要目的是想让机器能拥有类似于人的智能：比如说识别东西、对话、看书、艺术创作、游戏***等等；

深度学习是人工智能领域的一种方法。也就是说深度学习可以实现人工智能的一些要求，比如说识别东西、对话。

深度学习其实是机器学习的深化，本质就是分配权重的多重调整，是多条数学公式。机器学习就是对输入的数据进行分配权重，对分配权重后的数据通过一定的判断然后输出合适的数据。

权重就是数据的一个数值，代表这个数据重不重要，有多重要。分配权重的工具就是数学，线性代数，离散数学之类的。

设定一个规则，使数据通过这个规则，对数据的一些特征进行判断，过滤掉一些无意义的，或者是不重要的数据。而如何调整这个规则的判断条件，更准确的过滤数据，就是机器学习。

一般而言，机器学习的规则需要专业的人主动设置。

在机器学习的基础上，添加多层规则，数据依次经过每层规则，规则的层数称为深度，层数越多，数据过滤越充分，增加深度和调整规则的过程，就是深度学习。

深度学习可以需要大量的数据来调整规则。

在深度学习的基础上，添加一个或多个调整规则的规则，通过输入数据和对输出数据的预测，对机器学习的调整方式进行自动优化，使之更高效，更合理的处理数据，优化的方法就称为人工智能。

举个例子：

一家公司招10个人，但是收到了20分简历，也就是输入20份数据，输出10份数据。

进行面试时，其中一轮面试内容的调整就相当于机器学习，简历上写的和面试时说的就是数据的特征，面试官的问题都会，面试者的数据权重提高，反之降低。

在学习时，是“博”重要还是“专”重要？什么是广度、什么是深度？

博和专要分阶段性，刚学习时，我们是多种学科共同学习，这就是博。慢慢的从众多学科中我们[_a***_]自己喜欢并且擅长的学科，这就是专，比如选文科或理科。

我个人认为还是博重要，只有知识面得广博，你才能综合分析出哪个专业的重要，它们是相辅相成的。

现实生活中也有简单的例子，比如大家熟悉的马云，阿里是他的第三次创业，他有了前面的博学多识，比如英语老师，翻译社，中国黄页，作为基础，慢慢的走进了互联网世界，专业又变成了网络，发展壮大之后，因为能力强，现在又涉及多个行业，比如金融领域，物流领域。这就是从广度到深度的转换，从他身上我们可以看出从博到专，又从专到博，广度里诞生深度典型案例。

当然，只有一个马云，我们要做的是学习他们身上优点，量力而行，博而专，广而深，这样才能更好的前行。博学就是广度，专业就是深度，这两样缺一不可。

谢邀请，在学习时，是“博”重要还是“专"重要？什么是广度，什么是深度？我认为，在学习时“专”重要，专心致志，一丝不苟，这叫学习。“博”的意思，地大物博，见多识广，知识渊博。广度指，面积大。深度指，深度有多少距离(米)。

我是一个小学毕业生。年轻时曾经自学过二个专业，都没有成功。当木工时曾经自习过建筑行业，但因几何都没有读过，许多公式、定律需从头学起。外因使我放弁。博是知识面广，专是需求的知识度深。我覚得如能重新活一回，对我都是非常重要的。

学当然是要博，要不哪来的博览群书这个词。如果是做技术和研究就要专！所谓术业有专攻，才能在某个领域有所做为。

所以学习当中博和专都很重要！这要根据你的专业和性趣还有学习能力来定。广度和深度也是同理。

博与专哪个重要？

初学宜博而后专，学成专而亦需博。

初学时头脑空空，往哪专？只有博学后方知该往哪个方向专。

学成后术业有专攻方能一招鲜吃遍天。此时的博会时常助你举一反三，触类旁通，事半功倍，左右逢源。反之，专而不博往往思路狭窄，左右为难，事倍功半。

一艺之成，无不艰辛！脚踏实地，前程似锦。

深度学习前景怎么样？

如果"前"指钱的话，现在这个点来看，未来5年、10年很难说薪资***会很好。目前来看，更多人与其说是研究深度学习，不如说是在使用深度学习工具。各大深度学习平台的不断完善，使用更加便捷，移植更加方便。除此以外，AutoML、AutoKeras等自动寻找最优模型的平台的出现，在数据充足且质量较好情况下，是否真需要人为设计模型、训练模型的必要性降低了。

如果“前”指研究前景，这当然是有前景的，深度学习理论的突破(特指：推理能力)，小样本数据下深度学习泛化性研究，深度学习与其它方法融合等都是非常好的方向，站在深度学习的现有成果上，相信能走得更远更好。

当然有前途。

首先，从技术层面看。这一波人工智能的风潮，完全就是基于Deep Learning起来的。换一个说法，深度学习方面的突破，让人工智能又火了起来。从大名鼎鼎的AlphaGo到人脸识别、NLP......都与深度学习技术结合起来了，可以看得到，接下来5~10年里，人工智能会在深度学习为基础的轨道上继续发展。

其次，从政策层面看。国家这一回对人工智能空前重视。***院在今年7月出台了《新一代人工智能发展规划》，前几天浙江省信息技术课程将编程语言改为PYTHON，这几天教育部又在讲，从小学开始学习人工智能。产业政策的出台，保证了未来（至少本届***吧）资金、人才、各种资源的投入和流向。人工智能成为当红炸子鸡，当然产业政策不会写着深度学习如何如何，这是具体的实现手段。

最后，从市场层面看。现在懂深度学习的技术人员，确实薪资待遇比普通程序员要高，而且高不少；这是就业择业的新风向标。不仅IT、互联网企业，传统企业也需要AI，人才缺口还比较大。

总而言之，深度学习是值得程序员们投入精力、时间去学习，至少了解一下的。

首先来说说AI潜在价值，据麦肯锡相关报告指出，AI可能在19个行业的9种职能中，产生每年3.5-5.8万亿美元的价值。这在所有 (包括传统和AI) 数据分析技术一年产生的价值中，约占40%。在每个行业的2016年营业额中，AI的平均贡献约在1-9%。可以这么说，人工智能在经济领域，对产业转型和变革发挥着举足轻重的作用，这是不容忽视的。

在推动经济建设方面，AI价值毋庸置疑，其次，我们可以看到深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理等领域中的成功应用，它是取决于具体应用案例、获取大量复杂数据的能力，以及规章制度等其他限制。从中得到的分析结果认为，AI能够产生最大价值的领域，既有顶线导向 (top-line-oriented) 的功能，比如营销和销售，也有底线导向 (bottom-line-oriented) 的功能，如供应链管理和生产制造。在零售和高科技等消费行业，AI可能在营销和销售中拥有更大的潜力，因为商家与用户之间频繁的、数字化的互动会为AI技术提供庞大的数据集。

这些消费行业都是深度学习的应用，可以说未来这种智能零售的趋势会越来越明显，对人工智能深度学习的人才需求会高出许多。

深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。

数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述来自中公优就业】

如果孩子问“什么是深度学习”，该怎样回答？

深度学习，顾名思义，是深层次的学习。也既是关于事物的意义，事物的性质与本质，事物之间的联系及变化规律的学习。这个概念分对哪个层次的学生说。根据人的认识水平是由低到高的规律，对不同阶段的学生应从不同的角度去解答。以小学生为例，解释的不宜过于抽象，宜直观形象的讲解。可以举例子打比方，用学生熟悉的生活中所能看到的现象作比喻，学生理解起来就容易多了，这就是抽象概念形象化。例如，孩子问，什么是深度学习呀？可以这样对他讲：深度学习就好比我们要认识一条河，如果我们不想办法知道河水底下是什么情况，都有些什么，那我们只能知道河里有水，而且还可以知道水是流动的，但对于其它的情况就不得而知了。深度学习就是我们不仅要知道河里有水，水是流动的，我们还要知道水底什么样，水底还有什么，。通过进一步学习，我们就知道了，水里还有鱼及各种生物植物，水底还有沙和泥土等等，这就是深度学习。这样，深奧的知识简单化，抽象的概念形象化，通过生动形象的比喻，深入浅出的讲解学生就会很容易的理解了。

深度学习，机器学习，人工智能三者有什么关系？

人工智能：

可以这么说知道学习并不断进步的机器叫做人工智能系统，用电脑来实现类似人的智能，人工智能的核心在于智能，智能是一个很复杂的定义，学习是获取智能的核心手段并且不断进步就可以说拥有一定的智能。人工智能的一个途径就是让机器具有学习能力；

机器学习：

机器学习是人工智能的一大部分，通过输入大量的数据丰富的经验然后归纳总结得到一定的规律并用这个规律去指导和决策未来；历史数据->模型（规律）->预测；这个的关键就是模型的训练训练模型；整个模型训练代码其实可以分为三部分， 第一部分主要是一些有用的模块的导入，第二部分就是定义和构建模型，第三部分应该是利用监督学习得到更好的数据。

深度学习：

让机器自己去选取合适的特征来完成特征提取然后进行分类这就是深度学习，详细的说是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。用的比较多的是卷积神经网络，用于图像识别，卷积主要是通过不同的卷积核提取不同的特征，规模越大可处理的题目就可以越复杂

我学机器学习的时候有人问过这个问题。

其实他们就是包含和被包含关系。

人工智能 > 机器学习 > 深度学习

机器学习只是人工智能里的一种，同样深度学习也是机器学习的一种。

总体来说，三者是包含关系。人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。

它们的发展关系正好是相反的。先有了深度学习，慢慢发展到机器学习，然后又有了人工智能的兴起。

人工智能分为人工和智能两个方面。人工就是字面意思由人类创造的。智能就是有智慧，不是人却能拥有类似人的思考能力。主要是指由人类创造的一种能模拟人类意识，思维方式的智能机器。目前主要有语音识别，图像识别，机器人，语言处理等方面。

这里说下自己的想法，我认为现在所谓的人工智能都是伪智能。现在的语音控制，专门的机器人，都是按照人设定的算法进行大数据分析得出来结果。根本没有人的思考过程。机器接收的信息一旦偏离了算法的设定，它就是傻子一样了。

对于机器学习，前边说了智能的前提是大数据。数据可以从网络搜索，人为输入等渠道获得。获得数据后计算机通过算法分析数据，得出结果。这个过程就是机器学习。算法就是对人类学习思考过程的模拟，比如人工神经网络，其中涉及很多数学知识。

深度学习就源于人工神经网络的研究，它是一种分析数据的算法。

到此，以上就是小编对于专家指导深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于专家指导深度学习的5点解答对大家有用。

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