深度演算法有什麼用

❶ 什麼是深度學習深度學習能用來做什麼

深度學習是基於機器學習延伸出來的一個新的領域，由以人大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大數據和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。
在深度學習中，計算機模型學習直接從圖像、文本或聲音中執行分類任務。深度學習模式可以達到新的精確度，有時甚至超過人類的表現。大多數深度學習方法使用神經網路的架構，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經網路的原因。

❷ 深度學習主要是做什麼

對於深度學習是做什麼的，我們可以看一下他的應用領域就知道了！

下面來列舉幾個廣泛應用深度學習的領域。

一、語音識別

深度學習的發展使語音識別有了很大幅度的效果提升，類似於在計算機視覺中處理圖像數據一樣，深度學習中將聲音轉化為特徵向量，然後對這些數字信息進行處理輸入到網路中進行訓練，得到一個可以進行語音識別的模型。

二、自然語言處理

深度學習由於其非線性的復雜結構，將低維稠密且連續的向量表示為不同粒度的語言單元，例如詞、短語、句子和文章，讓計算機可以理解通過網路模型參與編織的語言，進而使得人類和計算機進行溝通。此外深度學習領域中研究人員使用循環、卷積、遞歸等神經網路模型對不同的語言單元向量進行組合，獲得更大語言單元的表示。

三、文字識別

眾所周知，深度學習可以用來識別照片中的文字。一旦識別了，文字就會被轉成文本，並且被翻譯，然後圖片就會根據翻譯的文本重新創建。這就是我們通常所說的即時視覺翻譯。

四、自動機器翻譯

我們都知道，谷歌支持100種語言的即時翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背後，就是機器學習。在過去的幾年時間里，谷歌已經完全將深度學習嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學習研究人員正提出相對簡單的機器學習解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統。文本翻譯可以在沒有序列預處理的情況下進行，它允許演算法學習文字與指向語言之間的關系。

五、自動駕駛汽車

谷歌利用深度學習演算法使自動駕駛汽車領域達到了一個全新的水平。現在谷歌已經不再使用老的手動編碼演算法，而是編寫程序系統，使其可以通過不同感測器提供的數據來自行學習。對於大多數感知型任務和多數低端控制型任務，深度學習現在是最好的方法。

如果你對深度學習感興趣，想成為人工智慧領域的高級人才，正好中公教育最近推出的深度學習課程廣受好評。課程由中公教育與中科院自動化研究所專家聯合推出，真實企業級項目實操，項目循序漸進，以實操貫穿理論，避免紙上談兵，涵蓋行業75%技術要點，落地領域廣泛。

課程優勢：

（1）人工智慧領域權威機構，這個課程是中公教育和中科院自動化研究所合作的，中國科學院自動化研究所可以說是人工智慧領域的權威代表。

它是我國最早成立的國立自動化研究機構和最早開展類腦智能研究的國立研究機構。長期從事「智能科學與技術」的研究，在生物特徵識別、機器學習、視覺計算、自然語言處理、智能機器人和智能晶元等領域已經形成了系統的理論方法和體系，並有著豐富的研究成果，是國際上智能科學與技術領域具有重要影響的戰略高技術研究機構。從自動化研究所在人工智慧領域的權威性來說，這個課程的含金量應該挺高的

（2）前沿授課體系，這個課程內容是由中科院自動化研究所研發的，自動化研究所在深度學習領域的研究項目是國內最前沿的、最系統、最成熟的，人工智慧技術是最近兩三年才在國內變得熱門起來的，一些高校或者企業的相應技術還是不甚完善，所以無論是在讀人工智慧方向的學生還是在這個領域從業人員，去接觸國內甚至國際的前沿技術和項目，可以說是很難得的機會。

（3）專業授課老師，授課老師也是中科院自動化研究所的研究員，主持過很多國家級的科研項目，一般情況下只有像清華北大的老師才可能有機會去和這樣的領域人才有一對一溝通的機會吧。

（4）課程性價比高，從課程的整體設置來看，頂尖授課老師加高端授課內容，這樣的課程往往價格也很高，但是中公教育和中科院自動化研究所合作的這個課程才三四千，好像還有機會能得到中科院研究所的一個不對外發的證書，性價比可以說是很高了。

（5）課程配套Python的基礎網課，對於一些編程基礎差的人可以提前學習，夯實基礎。

❸ 深度學習有哪些應用

其實咱們的實際生活中已經有很多應用深度學習技術的案例了。
比如電商行業，在瀏覽淘寶時，頁面中有很多都是符合你的愛好並且最近有意向購買的商品，這種個性化推薦中就涉及到深度學習技術，還有就是在購物界面能和你進行對話，解決疑問的淘寶智能機器人，也涉及深度學習技術。
比如交通領域，通過深度學習技術能監測到車輛停車、逆行等行為，甚至精確識別車輛的車牌號、顏色、車型、車輛里的人物等來輔助交通執法，甚至在發生交通事故和交通擁堵時進行報警等。
比如金融行業，銀行通過深度學習技術能對數以百萬的消費者數據（年齡，職業，婚姻狀況等）、金融借款和保險情況（是否有違約記錄，還款時間，車輛事故記錄等）進行分析進而判斷出是否能進行貸款服務。
比如家居行業，智能家居的應用也用到了深度學習技術，比如智能冰箱通過圖像識別等技術記錄食材種類和用戶日常飲食數據，進而分析用戶的飲食習慣，並根據多維度給出最全面的健康膳食建議。
比如製造行業，機器視覺已經長期應用在工業自動化系統中，如儀錶板智能集成測試、金屬板表面自動控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質量檢測、金相分析、流水線生產檢測等等，機器視覺自動化設備可以代替人工不知疲倦的進行重復性的工作，且在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，機器視覺可替代人工視覺。
還有教育行業、醫療行業等，深度學習技術已經滲透到各個行業和領域。

❹ 深度學習有哪些優點和缺點

深度學習的主要優點如下：
1：學習能力強
深度學習具備很強的學習能力。
2：覆蓋范圍廣，適應性好
深度學習的神經網路層數很多，寬度很廣，理論上可以映射到任意函數，所以能解決很復雜的問題。
3：數據驅動，上限高
深度學習高度依賴數據，數據量越大，它的表現就越好。在圖像識別、面部識別、NLP 等領域表現尤為突出。
4：出色的可移植性
由於深度學習的優異表現，很多框架都可以使用，而且這些框架可以兼容很多平台。
深度學習的缺點：
只能提供有限數據量的應用場景下，深度學習演算法不能夠對數據的規律進行無偏差的估計。為了達到很好的精度，需要大數據支撐。由於深度學習中圖模型的復雜化導致演算法的時間復雜度急劇提升，為了保證演算法的實時性，需要更高的並行編程技巧和更多更好的硬體支持。因此，只有一些經濟實力比較強大的科研機構或企業，才能夠用深度學習來做一些前沿而實用的應用。

❺ 深度學習是什麼

深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含復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)對數據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，並以與生物類似的交互方式適應環境。
在我們這里學習深度學習，可以得到贈送 的Python 第一階段網課，為無 Python 編程基礎學員提供學習資料 ，還有中科院自動化研究所相關機構頒發證書，贈送課程中企業級項目的源碼等福利。
學完之後出來就業肯定是不成問題的。

❻ 深度學習是什麼學完能幹什麼

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。
深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

❼ 深度學習在推進人工智慧變革中有什麼樣的意義

您好，針對您的問題，深度學習在推進人工智慧變革中有什麼樣的意義？整理了幾點，希望能幫助到您！

人工智慧從頂層設計到大眾普及教育均實現了爆炸式發展。這主要得益於3個方面：

1. 深度學習演算法大大提升了人工智慧在語音、圖像處理等應用層面的准確度；

2. 存儲設備的容量變得越來越大，獲取海量數據（無論是圖片、文字、交易信息，還是地圖數據）的成本越來越低；

3. GPU的發展使並行計算變得速度更快、成本更低、性能更強大。

當前的計算機科學領域，人工智慧、機器學習、深度學習是大家經常提到的詞，但它們之間的關系是什麼呢？

人工智慧是應用范疇的詞彙，機器學習是一種實現人工智慧的方法，深度學習是機器學習的子類，也是現有機器學習方法中，最奏效的一類。我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現出它們三者的關系和應用。

機器學習應用最成功的領域是計算機視覺，包括人臉識別、指紋識別、圖像檢索、目標跟蹤等。隨著信息技術和智能技術的飛速發展，全球視覺數據正在呈現爆炸式增長，而視覺數據規模的增加也是深度學習能夠很好地解決視覺問題的重要因素。近年來，深度學習在計算機視覺中應用的文章如雨後春筍般涌現出來，其達到的效果要遠遠超出傳統的計算機視覺方法。

❽ 深度學習和傳統演算法區別

摘要 您好，深度學習演算法在很大程度上依賴於高端機器，這與傳統的機器學習演算法相反，後者可以在低端機器上運行。 這是因為深度學習演算法的要求包括GPU，因為GPU是其工作中不可或缺的組成部分。 深度學習演算法本質上是做大量的矩陣乘法運算，而使用GPU可以有效的優化這些操作，而這就是使用GPU的目的。

❾ 深度學習有啥用

作為人工智慧最稀缺的人才之一，深度學習工程師面臨近百萬的缺口，成為了各大企業競相爭奪的香餑餑，月薪大都在30K-80K之間。越來越多的程序員、院校學生開始學習深度學習演算法。

2）嚴選6個項目實戰

對比市面上的同類型課程，大都是局限在某一品類的項目訓練，項目數量控制在3個左右。《AI深度學習》有6大實戰項目，都是來自於企業的項目實操。學員在學習期間，直面復雜的開發環境，擺脫開源項目理想化開發，更加符合企業真實需求。

項目包含「手寫數字識別」「文學作品文本特徵向量化實戰」「基於GAN生成人臉圖片」「基於分布式GAN人臉圖片生成」「基於深度強化學習的迷宮游戲」「企業級車牌識別」6個項目。

涵蓋行業內75%技術要點，如語音識別（微信語音轉文字、Siri、天貓精靈等）、圖像識別（火車站人 臉識別、人臉打卡、辦卡人臉識別、健康碼人臉識別、違章拍攝、網路識圖、淘寶識圖、有聲繪本）、機器對話（微軟小冰、同聲翻譯等）都有所掌握，滿足各類就業需求。

❿ 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、圖像等等）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。而類比來理解，如果說將機器學習演算法類比為排序演算法，那麼深度學習演算法便是眾多排序演算法當中的一種（例如冒泡序列），這種演算法在某些應用場景中，會具有一定的優勢。

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數據的前提下，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性能。

深度學習的缺點？
深度學習雖然能夠自動的學習模式的特徵，並可以達到很好的識別精度，但這種演算法工作的前提是，使用者能夠提供「相當大」量級的數據。也就是說在只能提供有限數據量的應用場景下，深度學習演算法便不能夠對數據的規律進行無偏差的估計了，因此在識別效果上可能不如一些已有的簡單演算法。另外，由於深度學習中，圖模型的復雜化導致了這個演算法的時間復雜度急劇提升，為了保證演算法的實時性，需要更高的並行編程技巧以及更好更多的硬體支持。所以，目前也只有一些經濟實力比較強大的科研機構或企業，才能夠用深度學習演算法，來做一些比較前沿而又實用的應用。