深度算法有什么用

❶ 什么是深度学习深度学习能用来做什么

深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。
在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常被称为深度神经网络的原因。

❷ 深度学习主要是做什么

对于深度学习是做什么的，我们可以看一下他的应用领域就知道了！

下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。

一、语音识别

深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。

二、自然语言处理

深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。

三、文字识别

众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。

四、自动机器翻译

我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。

五、自动驾驶汽车

谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。

如果你对深度学习感兴趣，想成为人工智能领域的高级人才，正好中公教育最近推出的深度学习课程广受好评。课程由中公教育与中科院自动化研究所专家联合推出，真实企业级项目实操，项目循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵，涵盖行业75%技术要点，落地领域广泛。

课程优势：

（1）人工智能领域权威机构，这个课程是中公教育和中科院自动化研究所合作的，中国科学院自动化研究所可以说是人工智能领域的权威代表。

它是我国最早成立的国立自动化研究机构和最早开展类脑智能研究的国立研究机构。长期从事“智能科学与技术”的研究，在生物特征识别、机器学习、视觉计算、自然语言处理、智能机器人和智能芯片等领域已经形成了系统的理论方法和体系，并有着丰富的研究成果，是国际上智能科学与技术领域具有重要影响的战略高技术研究机构。从自动化研究所在人工智能领域的权威性来说，这个课程的含金量应该挺高的

（2）前沿授课体系，这个课程内容是由中科院自动化研究所研发的，自动化研究所在深度学习领域的研究项目是国内最前沿的、最系统、最成熟的，人工智能技术是最近两三年才在国内变得热门起来的，一些高校或者企业的相应技术还是不甚完善，所以无论是在读人工智能方向的学生还是在这个领域从业人员，去接触国内甚至国际的前沿技术和项目，可以说是很难得的机会。

（3）专业授课老师，授课老师也是中科院自动化研究所的研究员，主持过很多国家级的科研项目，一般情况下只有像清华北大的老师才可能有机会去和这样的领域人才有一对一沟通的机会吧。

（4）课程性价比高，从课程的整体设置来看，顶尖授课老师加高端授课内容，这样的课程往往价格也很高，但是中公教育和中科院自动化研究所合作的这个课程才三四千，好像还有机会能得到中科院研究所的一个不对外发的证书，性价比可以说是很高了。

（5）课程配套Python的基础网课，对于一些编程基础差的人可以提前学习，夯实基础。

❸ 深度学习有哪些应用

其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。
比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。
比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。
比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。
比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。
比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。
还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域。

❹ 深度学习有哪些优点和缺点

深度学习的主要优点如下：
1：学习能力强
深度学习具备很强的学习能力。
2：覆盖范围广，适应性好
深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。
3：数据驱动，上限高
深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
4：出色的可移植性
由于深度学习的优异表现，很多框架都可以使用，而且这些框架可以兼容很多平台。
深度学习的缺点：
只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能够对数据的规律进行无偏差的估计。为了达到很好的精度，需要大数据支撑。由于深度学习中图模型的复杂化导致算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多更好的硬件支持。因此，只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习来做一些前沿而实用的应用。

❺ 深度学习是什么

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。
在我们这里学习深度学习，可以得到赠送 的Python 第一阶段网课，为无 Python 编程基础学员提供学习资料 ，还有中科院自动化研究所相关机构颁发证书，赠送课程中企业级项目的源码等福利。
学完之后出来就业肯定是不成问题的。

❻ 深度学习是什么学完能干什么

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。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

❼ 深度学习在推进人工智能变革中有什么样的意义

您好，针对您的问题，深度学习在推进人工智能变革中有什么样的意义？整理了几点，希望能帮助到您！

人工智能从顶层设计到大众普及教育均实现了爆炸式发展。这主要得益于3个方面：

1. 深度学习算法大大提升了人工智能在语音、图像处理等应用层面的准确度；

2. 存储设备的容量变得越来越大，获取海量数据（无论是图片、文字、交易信息，还是地图数据）的成本越来越低；

3. GPU的发展使并行计算变得速度更快、成本更低、性能更强大。

当前的计算机科学领域，人工智能、机器学习、深度学习是大家经常提到的词，但它们之间的关系是什么呢？

人工智能是应用范畴的词汇，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是机器学习的子类，也是现有机器学习方法中，最奏效的一类。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系和应用。

机器学习应用最成功的领域是计算机视觉，包括人脸识别、指纹识别、图像检索、目标跟踪等。随着信息技术和智能技术的飞速发展，全球视觉数据正在呈现爆炸式增长，而视觉数据规模的增加也是深度学习能够很好地解决视觉问题的重要因素。近年来，深度学习在计算机视觉中应用的文章如雨后春笋般涌现出来，其达到的效果要远远超出传统的计算机视觉方法。

❽ 深度学习和传统算法区别

摘要 您好，深度学习算法在很大程度上依赖于高端机器，这与传统的机器学习算法相反，后者可以在低端机器上运行。 这是因为深度学习算法的要求包括GPU，因为GPU是其工作中不可或缺的组成部分。 深度学习算法本质上是做大量的矩阵乘法运算，而使用GPU可以有效的优化这些操作，而这就是使用GPU的目的。

❾ 深度学习有啥用

作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

2）严选6个项目实战

对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间，直面复杂的开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求。

项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。

涵盖行业内75%技术要点，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、网络识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等）都有所掌握，满足各类就业需求。

❿ 什么是深度学习有什么优点和缺点

深度学习是什么？
深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡序列），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。

深度学习的优点？
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。

深度学习的缺点？
深度学习虽然能够自动的学习模式的特征，并可以达到很好的识别精度，但这种算法工作的前提是，使用者能够提供“相当大”量级的数据。也就是说在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法便不能够对数据的规律进行无偏差的估计了，因此在识别效果上可能不如一些已有的简单算法。另外，由于深度学习中，图模型的复杂化导致了这个算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧以及更好更多的硬件支持。所以，目前也只有一些经济实力比较强大的科研机构或企业，才能够用深度学习算法，来做一些比较前沿而又实用的应用。