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深度学习是指什么，学了有什么用呢？

深度,人工智能,机器深度学习是指什么，学了有什么用呢？

发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：


深度学习在搜索技术，数据挖掘1653，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

优就业深度学习是基于人工智能理论，与中科院专家合作推出的人工智能提升学习，适合有人工智能基础的人做进一步提升学习的课程。

回答于 2019-09-11 08:43:50

是人工智能领域的课程内容

具体就是一种可以人与机器对话的技术

学了之后可以从业人工智能领域的岗位

薪资条件都会有所提升，未来是人工智能时代

学了新技术属于应运而生

不会被社会淘汰

回答于 2019-09-11 08:43:50

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。

回答于 2019-09-11 08:43:50

人工智能

人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。

机器学习

机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。

机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：

如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。

深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。

关系

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。

深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

人工智能（AI）和机器学习（ML）现在是两个非常热门的流行语，通常似乎可以互换使用。但这二者并不完全一样，但是有时会导致人们的看法有一些混乱，因此需要解释这二者之间32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431363039的区别。当大数据、数据分析，以及更广泛的技术变革浪潮席卷全球时，这两个术语都会频繁出现。总之，最好的答案是：人工智能是一种机器能够以人们认为“聪明”的方式执行任务的更广泛的概念。而且，机器学习是人工智能的一个最新应用，它基于这样一个想法：真的应该能够让机器访问数据，让他们自己学习。

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