1樓：中公教育it培訓優就業
深度學習屬於人工智慧的前沿技術，是機器學習研究中的一個子集，是一種實現機器學習的技術，通過組合低層特徵形成更加抽象的高層屬性或類別特徵，從而對資料進行表徵，說的更通俗些，深度學習從資料中學習，即自動從資料中提取特徵，然後再基於這些特徵完成相應的業務需求，比如分類，識別，**等。
深度學習帶來了人工智慧的正迴圈，極大地推進了人工智慧各個分支課題的發展速度，可以使機器像初生的嬰兒一般，「自己逐漸學會世界上的一些概念」，使得機器將具備一定的人類般的學習和思考能力。人類自身的學習能力可以幫助我們自行認識世界，而當機器模擬人腦具備了這一能力之後，就可以在一定程度上幫助甚至取代我們部分腦力工作。
就像在工業革命和電力革命帶來的影響力一樣，我們自身從體力勞動中解放出來一樣，在深度學習所帶來的人工智慧革命下，我們同樣可以將腦力工作外包給機器。想學習更多前沿技術，可以參考優就業的深度學習課程。
中公教育深度學習課程技術緊跟市場需求，落地領域寬泛，不限於語音識別、影象識別、機器對話等前沿技術，涵蓋行業內75%技術要點，滿足各類就業需求，助力躋身人工智慧領域優秀人才。
另外課程注重真實企業級專案實操，專案循序漸進，以實操貫穿理論，幫助學員更好掌握人工智慧核心技能。
2樓：次尋冬
2. 深度學習與ml。dl與ml兩者其實有著某種微妙的關係。
在dl還沒有火起來的時候，它是以ml中的神經網略學習演算法存在的，隨著計算資源和big data的興起，神經網路搖身一變成了如今的dl。學界對dl一般有兩種看法，一種是將其視作feature extractor，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，也就是我上面說的end-to-end的「深度學習的思想」。
強人工智慧可以給我們未來生活帶來哪些重大改變？比如深度學習
3樓：大資料小庫
強人工智慧給我們未來的生活帶來的就不是變化了，可能直接滅了我們人類
強人工智慧是和人一樣能思考，如果機器有人的思維，然後將他本身機器的力量，人怎麼可能鬥得過
目前深度學習還沒有達到強人工智慧的狀態，不過已經改變了，我們相當多的生活方式，以前要人來判斷的事情，現在交給機器已經完全可以做到了
深度學習和人工智慧之間是什麼樣的關係
4樓：青島豐東熱處理****
1. 深度學習與ai。本質上來講，人工
5樓：長沙新華電腦學院
程式設計還有高等數學微積分等等
學人工智慧可以到這裡看看
人工智慧前景好麼？深度學習優勢什麼？
6樓：
雖然產業內外均能感受到近年來人工智慧火熱的浪潮，但是其實人工智慧技術並不是近幾年才出現。從上世紀五六十年代開始，人工智慧演算法以及技術就曾一度出現過火熱，隨著時間發展也不斷地演進和進化，並經歷了由熱轉衰的過程。
最近幾年內，人工智慧已讓我們每個人感受到其非常火熱、持續發展的狀態。因此，我們認為，這一輪人工智慧的快速發展得益於多年來的it技術飛速發展，從而為人工智慧帶來了算力、算距，以便對人工智慧演算法提供支撐。
最近幾年內，企業對於人工智慧技術的研發以及各種人工智慧應用不斷落地，直接推動了整體人工智慧產業的飛速發展。整體人工智慧的核心產業的產業規模已經接近1000億元，可以說是規模巨大的行業之一了。而且從未來的發展趨勢來看，預計今年，整體市場規模就會達到1600億元，所以增長速度還是非常迅速的。
深度學習的優點？
為了進行某種模式的識別，通常的做法首先是以某種方式，提取這個模式中的特徵。這個特徵的提取方式有時候是人工設計或指定的，有時候是在給定相對較多資料的前提下，由計算機自己總結出來的。深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特徵的方法，並將特徵學習融入到了建立模型的過程中，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性。
而目前以深度學習為核心的某些機器學習應用，在滿足特定條件的應用場景下，已經達到了超越現有演算法的識別或分類效能。
如果對人工智慧和深度學習有興趣，可以去看看中 公 教 育和中 科 院聯合的ai 深度學習 課程，都是中科院專 家親 自授 課
7樓：長島芝士
未來人工智慧的就業和發展前景都是非常值得期待的，原因有以下幾點：
第一：智慧化是未來的重要趨勢之一。隨著網際網路的發展，大資料、雲端計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智慧化必然是發展趨勢之一。
人工智慧相關技術將首先在網際網路行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。
第二：產業網際網路的發展必然會帶動人工智慧的發展。網際網路當前正在從消費網際網路向產業網際網路發展，產業網際網路將綜合應用物聯網、大資料和人工智慧等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智慧作為重要的技術之一，必然會在產業網際網路發展的過程中釋放出大量的就業崗位。
第三：人工智慧技術將成為職場人的必備技能之一。隨著智慧體逐漸走進生產環境，未來職場人在工作過程中將會頻繁的與大量的智慧體進行交流和合作，這對於職場人提出了新的要求，就是需要掌握人工智慧的相關技術。
從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術將成為一個必然的趨勢，相關技能的教育市場也會迎來巨大的發展機會。
人工智慧之父的貢獻是什麼?
8樓：全民歷史觀點
2023年圖靈生活在英國富裕家庭中，十四歲時進入中學學習，在這裡他對自然科學有了非常高的興趣十五歲時寫了一本相對論內容提要，目的是為了讓母親更好的明白這個理論可見他的數學邏輯能力和科學水平有多高。
深度學習為其它領域帶來哪些變革？
9樓：中公教育it培訓優就業
人工智慧學科從2023年正式提出，目前已取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。尤其是自2023年穀歌 alphago 贏得了圍棋大戰後，人工智慧又迎來了新一輪的爆發。
人工智慧的終極目標是要賦予機器思維意識，使其能夠像人腦一樣工作思考。按照是否具有自我意識及獨立思考能力為界，可將人工智慧分為強人工智慧和弱人工智慧。
目前我們經常聽到的人工智慧其實屬於弱人工智慧範疇，它只能解決某個特定領域的問題，模擬人類的某方面智慧，比如人臉識別、語音識別等，更多的是充當一種工具來使用。弱人工智慧建立在大資料和機器學習（包括目前較火的深度學習）的基礎上，也就是通過大量的標定的資料和演算法來學習事物的模式規律。通過對資料訓練得到一個模型引數，然後根據該模型實現決策和**。
而強人工智慧則是指具有人類的各種能力，比如獨立思考、自我意識、七情六慾、推理歸納等等。強人工智慧指各方面的能力都達到人類的水平，能模仿人類的思維、意識和學習能力。
強人工智慧技術的發展和應用，勢必會給我們的生活帶來更大的變化。
人工智慧有必要深度學習嗎，人工智慧學習中的深度學習是什麼意思？
人工智慧如果沒有深度學習功能的話永遠只能是人工資料庫而已 只有深度學習可以變成真正的智慧 有必要人工智慧現在的技術就等於機器學習裡面的深度學習了深度學習在各個領域效果都超越前人太多，以至於不學不行，深度學習在影象識別 自然語言處理 語音識別 翻譯 都達到了工業可用的程度 所以必須學習深度學習 人工智...
如何使用深度學習開發人工智慧應用
你這麼問，沒法你，這個不是幾句話說完的，你先好好學習一下基本概念吧。人工智慧的核心是深度學習演算法嗎 人工智慧的核心是深度學習演算法。人工智慧 artificial intelligence 英文縮寫為ai。它是研究 開發用於模擬 延伸和擴充套件人的智慧的理論 歲陪方法 技術及應用系統的一門新的技術科學。人...
人工智慧產業前景，人工智慧專業的學習難度和將來的就業前景
人工智慧產業的前景還是非常好的，因為將來機器註定要代替人類的勞動的，而人工智慧可以很好的去解決這個問題，所以我非常看好人工智慧的一個前景 人工智慧的發展迎來了轉折點 如今國家開始大力發展人工智慧行業，人工智慧行業在的海量的資料，更高的計算能力 深度學習模型的建立等因素的推動下，使得人工智慧演算法領域...