2020-06-24 16:09发布
深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。
近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢？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。
从业人工智能方向的岗位
比如语音识别，语音文字转换，人脸识别，图像识别等
未来就是高科技的发展主流，很多岗位稀缺人才的
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）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。
家居行业也早就应用了，主要就是智能家居，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。
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。
其实学软件测试是很好找工作的，因为一般的高等院校没有专门的软件测试专业，所以大部分人才都是通过培训机构培养的，但是远远赶不上每年的人才需求，因为软件测试的人才缺口很大。另外软件测试分为功能测试、性能测试、接口测试、自动化测试，只要掌握好其中...
付出和回报是成正比的，要想高薪，工作肯定是避免不了会累一些的！IT行业里，又要工资还可以，又要岗位工作不是很累的，那大概只有软件测试和UI设计了。相比开发类的岗位，动不动就加班的！测试可能会轻松不少！而UI设计的话，也相对来说，薪资尚可，不催图的...
数学基础如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化e799bee5baa6e58685e5aeb931333431373233四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方...
目前为止，转IT仍然是非常好的选择，不是坑。认为转IT是坑通可能是有几个原因：一是听说就业门槛高二是听说青春饭，有年龄限制三是听说行业发展迅速技术迭代快需要不断学习IT行业确有如下几个特点：1. 收入可观，2.相对公平，3.当代年轻人的舞台。1、可观的收...
首先，要看你想学的科目方向，不过我觉得最重要的是思维逻辑能力，不过现在发展也比较成熟了，找个好老师，靠谱的机构，还是问题不大
Java和C都可以，主要是看做那方便以及就业需求量，不过个人觉得JAVA相对来说要简单一些
学java、Python都还不错，薪资都比较高呢，而且市场需求大。
有了转行的想法就尽快转，不要拖着。既然自己有感兴趣的方向，那就去试试呀，怕什么。
自己学肯定有难度的，建议培训，要是培训的话，4个月左右吧，不难的，只要自己好好学，绝对不是问题。
首先web行业的就业情况还是很不错的第一、web前端前景1、现在进入到了互联网时代，不管干什么基本都离不开网络，尤其是电商行业，对于用户的交互和体验度更加注重，而这些基本都是web前端技术实现的效果。2、 现在对于IT互联网的应用广泛，app、小程序、移动...
每年Java还是很香，招聘需求还是很旺，但是企业对于人才的要求也是越来越高。底层饱和，中高级人才稀缺，是当前大多数开发岗位的现状，无论是Java还是前端，都是如此。因此如果只是抱着挣快钱的想法来入行的，建议可以绕道了。不是真心想进入这行的，不是真正...
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提升自身条件，技术也要提高，这样才能去好的企业大厂发展
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Java企业级解决方案较多且成熟，国内搜索网站上对于各种问题的解答较多，相比而言，Python成熟企业级解决方案没Java多，资料多以外文为主。国内web开发大环境一直以Java为主，从业者人口基数众多，小白学习Java无论是书籍还是视频资料一搜一大把，从业者技术...
django现在在生产环境用得还是比较多的，但是只能说数量比较多，质量很差；意思就是，越大型的项目越不会选django，因为它封装得太好，不够灵活，一般快速上马项目可以，但是长期维护下来很难受一般如果有开发团队的都选flask和tornado...
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近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢？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。
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