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深度学习前景怎么样？

深度,技术,人工智能深度学习前景怎么样？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

问题补充： 最近老是听说深度学习，不知道就业怎么样？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术，或者换句话说，深度学习这种技术说不定就是实现未来强AI的突破口，原来叫机器学习技术，现在不专业人士认为是人工智能。

这个专业发展前景非常好，现在这方面的人才短缺，只要学好前途无量。

回答于 2019-09-11 08:43:50

不是前景怎么样，区块链加AI 就是世界的前景。

回答于 2019-09-11 08:43:50

深度学习解决的问题有以下的特征：

深度不足会出现问题。

人脑具有一个深度结构。

认知过程逐层进行，逐步抽象。

深度不足会出现问题。

回答于 2019-09-11 08:43:50

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】

回答于 2019-09-11 08:43:50

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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

如果\"前\"指钱的话，现在这个点来看，未来5年、10年很难说薪资福利会很好。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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

在我的主观角度看，有很大用处。

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