2020-06-28 11:17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。
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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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
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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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