深度学习有啥用？

深度学习技术能用来做什么？~

其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。
比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。
比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。
比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。
比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。
比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。
还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域。

　　近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢?下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。
　　一、语音识别
　　深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。
　　二、自然语言处理
　　深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。
　　三、文字识别
　　众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。
　　四、自动机器翻译
　　我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。
　　五、自动驾驶汽车
　　谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。
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作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过我们的《AI深度学习》。

1）Python小白快速入门

如果你马上面临毕业找工作，或者打算转到互联网IT行业，我们赠送的Python入门网课，可以让无Python编程基础的你迅速入门。之后，高阶版的《AI深度学习》，可以让你系统地入门了解深度学习的前沿技术、应用成果，助你快速入行。

2）初级算法工程师的实操指南

如果你是刚入行不到3年，还在打基础的初级算法工程师，《AI深度学习》会让你以企业级项目的实操开始，逐步提升能力。课程由中科院专家亲自传授，可反复观看，让你随时随地查漏补缺，直面复杂的开发环境，比 “百度一下” 更精准。

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如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。

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如果你是指点技术江山的一把手，这个紧跟市场需求开发的课程，可以帮助你快速掌握市场技术动向。课程交流群的不同学员，也可以让你了解每个层级人的真实想法，管理起来更加得心应手。

毫不夸张地说，只要你的工作与人工智能有关，《AI深度学习》就会成为你求职、工作、管理团队过程中不可或缺的神助攻。

为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识，我们将课程浓缩到5周、30课时，时间虽短，但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段，不论是课程的系统性还是实用性，《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。

1）8大授课阶段

8大授课阶段，循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵。

只有这样内容深入的课程，才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。 

第一阶段：AI概述及前沿应用成果介绍

第二阶段：神经网络原理及TensorFlow实战

第三阶段：神经网络原理及TensorFlow实战

第四阶段：生成式对抗网络原理及项目实战

第五阶段：深度学习分布式处理项目实战

第六阶段：深度强化学习及项目实战

第七阶段：车牌识别项目实战

第八阶段：深度学习前沿技术简介

2）严选6个项目实战

对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间，直面复杂的开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求。

项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。

涵盖行业内75%技术要点，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等）都有所掌握，满足各类就业需求。

您好，个人意见！深度学习，肯定是有好处的，最直接的就是加深对知识的记忆，深度学习，对于脑力和时间等等的要求都要高，对于人的身体的消耗肯定也很大，我们在选择学习方式的时候，可以根据知识的难易和重要程度，做出判断，适度深度学习！希望能帮到您，不足之处请多指教！

个人理解，深度学习比表面学习更加深刻，锻炼了逻辑思维，把知识解析的更加详细。这是进入了另一个阶段。

深度学习来源于对人工神经网络的研究，是挑战机器学习的一个新领域，他可以模仿人的大脑做出一系列的反应，例如对声音，图像信息，现在已经进入我们的生活中了，例如支付宝刷脸支付。我有朋友现在就在优就业学这个呢，据说是跟中科院合作的，结业考试合格还给颁发证书。

深度学习是机器学习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。深度学习是一类模式分析方法的统称。是近几年来随着信息社会发展、学习科学发展及课程改革向纵身推进而出现的一种新的学习样态和形式。

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霞浦县17897887241： 深度学习有哪些优点和缺点 - ？
衅妹茶新： 深度学习的主要优点如下: 1:学习能力强 深度学习具备很强的学习能力. 2:覆盖范围广,适应性好 深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题. 3:数据驱动,上限高 深度学习高度依赖...

霞浦县17897887241： 机器学习(深度学习)能做到哪些事情 - ？
衅妹茶新： 深度学习开创出众多机器学习方面的实际应用和全面推广人工智慧领域 ,解决了许多任务,看起来有可能实现机器助手的梦想.无人驾驶车、更好的医疗预防服务,甚至是推荐更好看的电影,这些都已实现或在不远的道路上.人工智慧则是处在当下和未来.有了深度学习和机器学习,人工智慧甚至能实现我们一直以来在科幻小说里所想像的状态.我拿走你的 C-3PO,你则能留着终结者.

霞浦县17897887241： 什么是深度学习 - ？
衅妹茶新： 普通的神经网络,输入的数据对应一组组的特征值,经过学习,完成分类拟合或预测;深度学习的作用,在于确定给神经网络输入什么特征的值,即用机器完成特征提取,而不需要用其他的方式来人工确定特征,提取特征.

霞浦县17897887241： 深度学习的“深度”有什么意义 - ？
衅妹茶新： 到底什么是深度学习? 它是涵盖了建立和训练神经网络的特殊方法的一个术语.神经网络最早在上世纪五十年代被提出,就像核聚变一样,他们曾是很有前途但很不可思议的实验室想法,迟迟未能在实际中应用.我会在稍后章节详细介绍神经网...

霞浦县17897887241： 如何正确理解深度学习的概念 - ？
衅妹茶新： 深度学习是机器学习领域中对模式(声音、图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种识别便可以理解为语音识别

霞浦县17897887241： 在图像问题中所说的深度学习是指什么 - ？
衅妹茶新： 深度学习在物体识别上的另一个重要突破是人脸识别.人脸识别的最大挑战是如何区分由于光线、姿态和表情等因素引起的类内变化和由于身份不同产生的类间变化.这两种变化的分布是非线性的,且极为复杂,传统的线性模型无法将它们有效区分开.深度学习的目的是通过多层的非线性变换得到新的特征表示.这些新特征须尽可能多地去掉类内变化,而保留类间变化.

霞浦县17897887241： 深度学习是不是一定就比机器学习好 - ？
衅妹茶新： 1、机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术. 2、深度学习本来并不是一种独立的学习方法,其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络.但由于近几年该领域发展迅猛,一些特有的学习...

霞浦县17897887241： 深度学习在无人驾驶汽车上面的运用有哪些 - ？
衅妹茶新： 深度学习将计算机得到的图像进行理解.专业词语叫图像语义分割.区分出哪里是什么物体,物体的大致边缘等.例如FCN全卷积神经网络.深度学习应用于的物体分割技术也有一些,大致功能是一样的.只是可以利用多帧图像运动物体的视差进行额外的判断.

霞浦县17897887241： AI,机器学习和深度学习之间的区别是什么 - ？
衅妹茶新： 1. 深度学习与AI.本质上来讲,人工智能相比深度学习是更宽泛的概念.人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能,实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI,奥创那种才是强AI(甚至是boss级的).而深度学习,是AI中的一种...

霞浦县17897887241： 深度学习和人工智能之间是什么样的关系 - ？
衅妹茶新： 深度学习是人工智能研究的一个领域,一个方向.现在一些前沿的高端的人工智能都是有深度学习来支撑的,可以说,深度学习是让人工智能的智能度不断上升的一个技术.