2020-06-17 09:27发布
更优秀的强化学习，以及深度学习和强化学习之间的整合。能更可靠地学会如何控制机器人的强化学习算法等。
更优秀的生成模型。这些算法能可靠的学习如何生成图像、语音和文字，人类将无法分辨算法生成的内容和真实的内容。
学会学习，以及无所不在的深度学习。例如，算法将可以重新设计自身架构，自主调整超参数。目前，学习算法仍需要人类专家去运行，但未来这些算法的部署将会更简单。没有专门AI人才的机构也可以利用深度学习技术。
用于信息安全的机器学习，以及机器学习的安全问题。越来越多的信息安全攻击将利用机器学习技术，生成自动化程度更高的恶意软件，更有效地利用系统漏洞。与此同时，更多信息安全防御系统将利用机器学习技术，比人工更快地响应信息安全威胁，探测更隐蔽的入侵活动。这两种机器学习算法将展开交锋。
活动的动态路由将带来规模更大的模型。相对于当前模型，这样的模型可以使用较少的计算资源去处理单一样本。不过整体来看，大规模计算仍将是人工智能的关键：当单模型消耗的计算资源减少之后，我们会希望同时运行数千个这样的模型。
半监督学习和one-shot learning将减少多种模型所需的训练量，推动人工智能的进一步普及。
研究将专注于开发极为健壮的模型。这样的模型永远不会发生错误，适用于关键的安全应用。
深度学习将延伸至大众文化中。我们将看到艺术家和潮流推动者在一些难以想象的领域应用深度学习。例如，Alexei Efros的实验室，以及类似CycleGAN的项目就是这方面的起步。
就业面广不广主要看深度学习的应用程度：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...
深度学习是相对比较专业的一种描述，在生活中更多的场景下被直接称为了人工智能(当然在技术领域人工智能和深度学习的范畴是有差异的)，从国家政策到产业驱动，已经凸显了它的一个发展趋势政策加码支持撬动万亿蓝海 2018世界人工智能大会将以人工智能赋能新...
以后都是智能化社会，学好这些技术，找工作高薪就业没问题的
人们的生活变得越来越便利，未来都是人工智能的天下了~
作为一种人工智能的AlphaGo，和IBM在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果Siri、GoogleNow有着显著的区别。 要了解AlphaGo，首先我们需要了解AlphaGo背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由Google2...
深度学习主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工程师 AI研发工程师、AI架构师等，课程是与中科院合作的，整个行业发展前景还是不错的。...
目前，深度学习在图像、语音、自然语言处理都取得了重大突破。深度学习（卷积神经网络）最初是为解决图像识别问题而提出的。目前深度学习在图像识别中的应用主要集中于图像分类、目标检测、图像分割等领域。图像分类图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测...
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是Ian Goodfellow 等人2014年的论文《Generative Adversarial Nets》中提出，它是非监督学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。 CANs都是在机器创造性思维方面在艺术方面的...
深度学习(Deep Learning)源于人工神经网络的研究，是机器学习的一个分支。深度学习主要依赖于深度神经元网络，这种神经网络类似于人类的大脑，其学习过程也与人类十分相似。基本上，你输入海量的数据给它以后，它就会通过训练，学习到海量数据的特征。举例来...
python。python是人工智能的首选语言，功能强大，可以实先快速开发，在大数据和人工智能领域都可以运用，并且python是深度学习课程的基础。
建议先学下高级编程语言语言比如Python作为编程基础，然后再学习深度学习相关知识。
现在已经有很多人作了关于深度学习以及其如何重要的讲座，我非常同意他们的看法。工作在深度学习这个领域是让我觉得最接近魔法师的事，我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过，现在好像深度学习还非主流，因此我想分享些优秀的开发...
深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9617443.html 相关参考：【OpenAI】GenerativeModels 【搜狐科技】GAN之父NIPS2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来 【pdf】：http://www.ia...
主要做了基于深度学习的图像识别与检测的研究，下面是一些整理内容1、深度学习的优势（1）从统计，计算的角度看，DL特别适合处理大数据 a、用较为复杂的模型降低模型偏差 b、用大数据提升统计估计的准确度 c、用可扩展的梯度下降算法...
深度学习技术在电商行业、交通领域、工业、金融行业、教育行业、医疗行业应用都比较成熟了。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...
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更优秀的强化学习，以及深度学习和强化学习之间的整合。能更可靠地学会如何控制机器人的强化学习算法等。
更优秀的生成模型。这些算法能可靠的学习如何生成图像、语音和文字，人类将无法分辨算法生成的内容和真实的内容。
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