我們在哪裡可以了解 AI 深度學習？

深度學習：一種支援機器學習的技術。

深度學習不是一種獨立的學習方法，它使用有監督和無監督學習方法來訓練深度神經網路。 但是，由於近年來該領域的快速發展，一些獨特的學習方法相繼被提出（如殘差網路），因此越來越多的人將其視為一種單獨的學習方法。

最初的深度學習是乙個使用深度神經網路求解特徵表示式的學習過程。 深度神經網路本身並不是乙個新概念，可以廣義地理解為具有多個隱藏層的神經網路結構。 為了提高深度神經網路的訓練效果，人們對神經元的連線方式和啟用功能進行了相應的調整。

其實早些年有很多想法，但由於當時訓練資料量不足，計算能力落後，最終效果並不理想。

深度學習已經完成了各種任務，使機器的所有輔助功能成為可能。 無人駕駛汽車、預防性醫療保健，甚至更好的電影推薦都觸手可及，或即將實現。

我們最近與中科院的專家一起推出了人工智慧深度學習課程，所以如果你有興趣，可以了解一下。

如果技術好，則進行深度學習。

崗位年薪不低於30萬，高年薪100萬不成問題。

現在市場上有深度學習課程。

一方面，人比較少，能有這種能力的人也不多。

別說培訓別人了，我連自己做專案的能力都沒有。

另一方面，只有少數深度學習課程。

它基本上只是子類別之一。

要麼只涉及影象識別或語音識別之一。

要麼事情比較淺。

中國科學院自動化研究所作為中國最早研究人工智慧的研究人員之一。

在深度學習方面，它處於最前沿。

目前，中工教育與中科院專家共同開發深度學習課程。

8個核心模組，6個企業級專案，直接定位能力先進。

完成學業後，還可以獲得中科院的相關證書。

它們不能被認為是等價的，但它們是相關的。

人工智慧涵蓋的範圍最廣。

人工智慧包括機器學習、專家系統等領域。

深度學習只是機器學習的一部分，機器學習包括回歸、決策樹、神經網路等演算法，深度學習其實就是乙個神經網路，“深度”的含義是代表乙個隱藏層多的神經網路。

因此，從覆蓋面、人工智慧、機器學習、深度學習的比較來看，深度學習只是人工智慧這個大領域中乙個非常小的分支。

人工智慧是乙個很大的領域，包括搜尋、專家系統等眾多子領域，深度學習是神經網路的乙個子領域，是一種流行的方法，指的是一種層次較多的神經網路，較低層的網路具有無監督自學習能力。

當然，深度學習和人工智慧並不是概念上的東西，深度學習是對事物的更深層次的理解，而人工智慧是指人類創造的智慧型事物。

這不是乙個概念，人工智慧包括深度學習，而深度學習只是乙個小領域。

深度學習是人工智慧專業的核心技術課程。

深度學習是人工智慧領域的前沿技術，是機器學習研究的乙個子集，它通過組合低階特徵來表徵資料，形成更抽象的高階屬性或類別特徵。

深度學習帶來了人工智慧的正迴圈，可以讓機器“自己學習世界上的一些概念”，也就是說，機器將具備一定的類人學習和思考能力。 人類自身的學習能力可以幫助我們自己理解世界，當機器用這種能力模擬人腦時，它可以在一定程度上取代我們的部分腦力勞動。

正如我們在工業革命和電氣革命的影響下從體力勞動中解放出來一樣，在深度學習帶來的人工智慧革命下，我們也可以將腦力勞動外包給機器。 如果你想學習更多前沿技術，可以參考 Optimal Employment 的深度學習課程。

中工教育的深度學習課程技術緊跟市場需求，實施領域廣泛，不侷限於語音識別、影象識別、機器對話等前沿技術，覆蓋行業75%的技術點，滿足各種用工需求，助力成為人工智慧領域的優秀人才。

此外，課程以真實企業級專案的實際操作為重點，專案循序漸進，實踐操作貫穿理論，幫助學員更好地掌握人工智慧的核心技能。

人工智慧這是乙個巨集偉的願景，目標是讓機器像我們人類一樣思考和行動，包括增強我們人類腦力和體力的研究領域。 而學習只是實現人工智慧的手段之一，也只是提公升我們人類腦力的途徑之一。 因此，人工智慧包括機器學習。

反過來，機器學習也包括深度學習

人工智慧機器學習是人工智慧的乙個分支，它研究計算機如何模擬或實施人類學習行為，以獲得新的知識或技能，使他們能夠不斷提高自己的表現。

深度學習是一種機器學習方法，它嘗試使用包含複雜結構或由多個非線性變換組成的多個處理層（神經網路）的演算法來執行資料的高階抽象。

人工智慧、機器學習和深度學習。

人工智慧、機器學習和深度學習。

參考資料：在 5 分鐘內了解什麼是深度學習。

目前最適合人工智慧的技術是深度學習。

人工智慧是乙個很大的目標，那就是模擬人。

目前，實現路徑主要基於機器學習，這是一種用資料建模解決問題的方法，而深度學習是機器學習的乙個子集。