1樓：中公教育it培訓優就業
深度學習優就業和中科院專家聯手推出的一款人工智慧提公升課程，面向計算機行業相關從業和專業人員，其課程涵蓋眾多技術要點，滿足各類就業需求，比如語音識別，影象識別等，而且深度學習應用領域十分廣泛，是一門非常精品的課程。
以課程內容包括以下幾個階段，：ai概述及前沿應用成果介紹，人工神經網路及卷積神經網路原理及tensorflow實戰，迴圈神經網路原理及專案實戰，生成式對抗網路原理及專案實戰，深度學習的分布式處理及專案實戰，深度強化學習及專案實戰，企業級專案實戰-車牌識別專案實戰，深度學習最新前沿技術簡介八個階段，這些就是深度學習所要學習的內容。
2樓：小斐斐
之前了解過優就業的課程，基本上包括一下幾部分，還挺不錯的。
ai概述及前沿應用成果介紹、人工神經網路及卷積神經網路原理及 tensorflow實戰、迴圈神經網路原理及專案實戰、生成式對抗網路原理及專案實戰、深度學習的分布式處理及專案實戰、深度強化學習及專案實戰、企業級專案實戰-車牌識別專案實戰、深度學習最新前沿技術簡介
3樓：迷途羔羊
深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。
4樓：匿名使用者
深度學習就是只通過一些樣本資料，然後訓練這些樣本資料把它訓練引出一定的模型，然後以後你輸入任何資料，它會根據這個模型**一下結果。
5樓：情感e解憂
京東的學習其實就可以理解為提公升。也就是說把一些重點的知識再重新強化一下。或者是引申一下。
6樓：戴飛羽
深度學習就是。認真的學習要把。他研究透讀懂。要研究出它的中心思想和這段話主要表達的中心意思。
7樓：和通
深度學習學什麼呀？這也得看你自己的個人喜好，想上哪面發展就學哪個？
8樓：學習者
深度學習學的可能是一些怎樣去學習的技巧和方法。
9樓：自由行走的靈魂
所謂的深度學習，就是透過表面的現象去探尋規律方法
10樓：職場導師蘇冉
深度學習像我們淺度學習，首先是殘血，他的公式，但深度以後就是學它的內涵和各種提醒。
11樓：匿名使用者
深度學習就是在你現在學習的基礎上再深入學習
12樓：摩金枝
文化藝術以外的個人修養，以及每個人的格局觀、以及自身的內涵，
13樓：尚學堂人工智慧學院
深度學習主要學的有：神經網路、bp反向傳播演算法、tensorflow深度學習工具等。
深度學習英文全稱為：deep learning，是機器學習的分支，主要是把人工神經網路當作構架，進而對資料進行表徵學習的演算法。
至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。另外，「深度學習」已成為類似術語，或者說是神經網路的品牌重塑。
通過多層處理，逐漸將初始的「低層」特徵表示轉化為「高層」特徵表示後，用「簡單模型」即可完成複雜的分類等學習任務。由此可將深度學習理解為進行「特徵學習」或「表示學習」。
以往在機器學習用於現實任務時，描述樣本的特徵通常需由人類專家來設計，這成為「特徵工程」（feature engineering）。眾所周知，特徵的好壞對泛化效能有至關重要的影響，人類專家設計出好特徵也並非易事；特徵學習（表徵學習）則通過機器學習技術自身來產生好特徵，這使機器學習向「全自動資料分析」又前進了一步。
而深度學習的主要應用場景為：
語音識別
微軟研究人員通過與hinton合作，首先將rbm和dbn引入到語音識別聲學模型訓練中，並且在大詞彙量語音識別系統中獲得巨大成功，使得語音識別的錯誤率相對減低30%。但是，dnn還沒有有效的並行快速演算法，很多研究機構都是在利用大規模資料語料通過gpu平台提高dnn聲學模型的訓練效率。
在國際上，ibm、google等公司都快速進行了dnn語音識別的研究，並且速度飛快。
自然語言處理等其他領域
很多機構在開展研究，2013年tomas mikolov,kai chen,greg corrado,jeffrey dean發表**efficient estimation of word representations in vector space建立word2vector模型，與傳統的詞袋模型（bag of words）相比，word2vector能夠更好地表達語法資訊。深度學習在自然語言處理等領域主要應用於機器翻譯以及語義挖掘等方面。
深度學習是學什麼內容？
14樓：中公教育it培訓優就業
深度學習是實現人工智慧的手段之一，深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或者由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。
深度學習的主要課程內容包括以下幾個階段：ai概述及前沿應用成果介紹，人工神經網路及卷積神經網路原理及tensorflow實戰，迴圈神經網路原理及專案實戰，生成式對抗網路原理及專案實戰，深度學習的分布式處理及專案實戰，深度強化學習及專案實戰，企業級專案實戰-車牌識別專案實戰，深度學習最新前沿技術簡介八個階段，這些就是深度學習所要學習的內容。
這個課程還是非常有前景的，因為這方面的人才缺口大，這門課程中涵蓋了行業內 75%技術要點，滿足各類就業需求。而且中科院自動化研究所相關機構會頒發證書，還贈送課程中企業級專案的原始碼。所以求職的話是肯定沒有問題的，而且學完後還有證書原始碼等助攻加持，前景十分光明。
15樓：筆含春y開始
深度學習的實質，是通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練資料，來學習更有用的特徵，從而最終提公升分類或**的準確性。因此，「深度模型」是手段，「特徵學習」是目的。
區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於：1）強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點；2）明確突出了特徵學習的重要性，也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到乙個新特徵空間，從而使分類或**更加容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大資料來學習特徵，更能夠刻畫資料的豐富內在資訊。
16樓：
深度學習是學很多內容，比如說數學就會學習數學的運算單位呀什麼的什麼的。
深度學習是學什麼？
17樓：我心有猛虎
婡深臫度學頭習篠是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多**學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
背景介紹
機器學習（machine learning）是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的學科。
1959年美國的塞繆爾（samuel)設計了乙個下棋程式，這個程式具有學習能力，它可以在不斷地對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程式戰勝了設計者本人。
又過了3年，這個程式戰勝了美國乙個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程式向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。
18樓：仉玉軒
深度學習是近幾年來隨著資訊社會發展、學習科學發展及課程改革向縱身推進而出現的一種新的學習樣態和形式。
19樓：六月梅
深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。
20樓：隴南校區周老師
深度學習所對應的素養劃分為三個領域：認知領域、人際領域和自我領域。深度學習是從三維目標達成學習到核心目標達成提公升的學習。
深度學習是對學習力培養的學習。正如田玉博士所說：學習的活力——感知力、思維力、創新力。
感知力是入口，思維力是加工，創新力是出口。感知力是學習前奏，思維力是學習核心，創新力是學習終極結果。深度學習就是轉知成智、轉識成慧、化凡成聖。
深度學習就是解決問題層次逐級提高的學習。給問題、給方法、找結論；給問題、悟方法、找結論；創設情境，讓學生發現問題，找出方法，得出結論。深度學習是從當前外控到內驅力驅動的轉型學習。
深度學習是從當前同質化整齊劃一的學習向個性化選擇性學習變革的學習。
21樓：虎哥ke堂
我們將了解深度學習如何實現，並繼續討論它與#機器學習和人工智慧的不同之處。我們也會看一下神經網路是什麼，以及它們是如何被訓練來識別手寫數字的。
深度學習具體學什麼？
22樓：尚學堂人工智慧學院
深度學習具體都會學神經網路、bp反向傳播演算法、tensorflow深度學習工具等。
而神經網路需要學習的有：
從生物神經元到人工神經元
啟用函式relu、tanh、sigmoid透過神經網路拓撲理解邏輯回歸分類
透過神經網路拓撲理解softmax回歸分類透過神經網路隱藏層理解公升維降維
剖析隱藏層啟用函式必須是非線性的原因
神經網路在sklearn模組中的使用
水泥強度**案例及繪製神經網路拓撲
bp反向傳播演算法需要學習的有：
bp反向傳播目的
鏈式求導法則
bp反向傳播推導
不同啟用函式在反向傳播應用
不同損失函式在反向傳播應用
python實現神經網路實戰案例
tensorflow深度學習工具設計到：
tf安裝（包含cuda和cudnn安裝）
tf實現多元線性回歸之解析解求解
tf實現多元線性回歸之梯度下降求解
tf**california房價案例
tf實現softmax回歸
softmax分類mnist手寫數字識別專案案例tf框架模型的儲存和載入
8) tf實現dnn多層神經網路
9) dnn分類mnist手寫數字識別專案案例10) tensorboard模組視覺化
這些就是深度學習涉及到的一些知識，一般來說深入理解神經網路演算法及其優化演算法，掌握tensorflow開發流程，通過實現神經網路完成回歸和分類任務。tensorflow框架學好了，其它深度學習框架比如keras、pytorch掌握起來易如反掌。另外可以進行一些實戰，這樣才更熟練。
深度學習是什麼，什麼是深度學習
婡深臫度學頭習篠是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字 影象和聲音等資料。深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。深度...
深度學習如何入門，需要什麼基礎，深度學習需要哪些基礎知識？
這要看你學習什麼科目，不同科目要求不同，比如外語，基礎不難學，可以是零基礎學習，一兩年即可，但要深入學習，時間是基礎的幾倍。學習深度學習課程的話最基本的就是要具有一定的程式設計基礎，並且具備一定的數學基礎。比如計算機相關專業的本科生 研究生，計算機相關專業的高校講師，從事it行業的程式設計人員，人工...
什麼是深度學習？有什麼優點和缺點
深度學習是什麼？深度學習是機器學習領域中對模式 聲音 影象等等 進行建模的一種方法，它也是一種基於統計的概率模型。在對各種模式進行建模之後，便可以對各種模式進行識別了，例如待建模的模式是聲音的話，那麼這種識別便可以理解為語音識別。而模擬來理解，如果說將機器學習演算法模擬為排序演算法，那麼深度學習演算...
學習AI深度學習都需要做什麼專案？優就業的深度學習怎麼樣
你好，我覺得學習ai深度學習的話，需要做的專案有很多，可以親自去實踐，這個是可以的，對自己挑戰也是比較大的。什麼是深度學習啊？一直在看到優就業的深度學習 深度學習簡單來說就是一種技術，目的在於實現人工智慧。機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工...
學習VB要學什麼，學習程式語言要學什麼？
個人體會，和你談一下 vb比較好入門，也是一種快速應用開發的語言，但要把vb學精學透徹並不那麼短時間能夠實現。你可以先學習一下vb的體系結構，大致看看就行，可能其中會有些概念不可理解，不要緊，不用去深究，時間長了接觸多了你會理解的。這樣做的目的主要是了解vb適合做什麼，他的程式設計特點和執行機制是什...