2020-07-29 09:20发布
深度学习的突破极大推动了人工智能的发展，并广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域中。很多互联网公司像百度、腾讯、华为都在重金布局人工智能领域。由于当前人工智能产业链具有技术驱动型特征，人才成为制约人工智能企业发展的重要因素。互联网企业能够把可行的技术应用到最恰当的有需求的领域,并结合合理的商业模式进行变现，才能实现产业的持续良性发展。
随着我国产业扶持政策的相继出台，二级市场也会出现持续高成长的人工智能上市公司，深度学习必将在其中发挥重大作用，未来发展前景非常广阔。
综上，深度学习的发展前景很好的，学成了也会很好就业，对深度学习感兴趣可以了解下U就业。
还是挺好就业的
首先，当前学习人工智能dao的前景还是非常广阔的，随着人工智能平台的推出，当今社会也进入了智能化时代，未来人工智能领域会陆续释放出大量的发展机会，同时人工智能领域也将成为创新、创业的热点领域。之所以当前人工智能受到了广泛的关注，主要有以下三方面原因：第一：产业结构升级的大背景。当前产业结构升级是促进人工智能发展的一个重要因素，产业结构升级涉及到大量的传统行业，这些传统行业当前急需人工智能来为行业发展赋能，这是一个非常现实的需求。目前已经有越来越多的智能体在生产环境中开始使用，也在一定程度上提升了传统行业的生产效率。第二：应用场景越来越成熟。人工智能产品对于应用场景有比较高的要求，随着云计算、大数据和物联网的不断发展，人工智能产品有了扎实的场景支撑，这对于人工智能产品的普及有非常积极的作用。相信在5G通信落地应用之后，会有更多的智能体实现落地应用，比如自动驾驶就很有可能成为人工智能技术大面积落地应用的突破口。第三：技术发展的必然趋势。人工智能技术的发展也是科技发展的一个必然趋势，在产业互联网技术的组成当中，包括云计算、大数据、物联网等技术，最终都指向了人工智能技术，可以说人工智能技术是当前诸多互联网技术的出口，这足以说明人工智能技术的重要性。最后，当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，所以通过读研来学习人工智能技术是个比较不错的选择，未来的就业空间也相对比较大。
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
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。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，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...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...
最多设置5个标签!
{var%20f='http://v.t.sina.com.cn/share/share.php?appkey=1515056452',u=z||d.location,p=['&url=',e(u),'&title=',e(t||d.title),'&source=',e(r),'&sourceUrl=',e(l),'&content=',c||'gb2312','&pic=',e(p||'')].join('');function%20a(){if(!window.open([f,p].join(''),'mb',['toolbar=0,status=0,resizable=1,width=440,height=430,left=',(s.width-440)/2,',top=',(s.height-430)/2].join('')))u.href=[f,p].join('');};if(/Firefox/.test(navigator.userAgent))setTimeout(a,0);else%20a();})(screen,document,encodeURIComponent,'','','/static/images/logo.png', '推荐 Sirius016 的问题《深度学习这个好不好就业呀》','http://www.shouhuola.com/q-25495.html','页面编码gb2312|utf-8默认gb2312'));){kind=link}
深度学习的突破极大推动了人工智能的发展，并广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域中。很多互联网公司像百度、腾讯、华为都在重金布局人工智能领域。由于当前人工智能产业链具有技术驱动型特征，人才成为制约人工智能企业发展的重要因素。互联网企业能够把可行的技术应用到最恰当的有需求的领域,并结合合理的商业模式进行变现，才能实现产业的持续良性发展。
随着我国产业扶持政策的相继出台，二级市场也会出现持续高成长的人工智能上市公司，深度学习必将在其中发挥重大作用，未来发展前景非常广阔。
综上，深度学习的发展前景很好的，学成了也会很好就业，对深度学习感兴趣可以了解下U就业。
还是挺好就业的
首先，当前学习人工智能dao的前景还是非常广阔的，随着人工智能平台的推出，当今社会也进入了智能化时代，未来人工智能领域会陆续释放出大量的发展机会，同时人工智能领域也将成为创新、创业的热点领域。
之所以当前人工智能受到了广泛的关注，主要有以下三方面原因：
第一：产业结构升级的大背景。当前产业结构升级是促进人工智能发展的一个重要因素，产业结构升级涉及到大量的传统行业，这些传统行业当前急需人工智能来为行业发展赋能，这是一个非常现实的需求。目前已经有越来越多的智能体在生产环境中开始使用，也在一定程度上提升了传统行业的生产效率。
第二：应用场景越来越成熟。人工智能产品对于应用场景有比较高的要求，随着云计算、大数据和物联网的不断发展，人工智能产品有了扎实的场景支撑，这对于人工智能产品的普及有非常积极的作用。相信在5G通信落地应用之后，会有更多的智能体实现落地应用，比如自动驾驶就很有可能成为人工智能技术大面积落地应用的突破口。
第三：技术发展的必然趋势。人工智能技术的发展也是科技发展的一个必然趋势，在产业互联网技术的组成当中，包括云计算、大数据、物联网等技术，最终都指向了人工智能技术，可以说人工智能技术是当前诸多互联网技术的出口，这足以说明人工智能技术的重要性。
最后，当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主，所以通过读研来学习人工智能技术是个比较不错的选择，未来的就业空间也相对比较大。
相关问题推荐
选对培训机构比较重要，还有就是选择的时候看一下自己适合哪种风格的讲课方式，这个也很重要。因为现在5G时代来临，人工智能绝对是一个发展的大趋势，如果你自己空余时间又比较多的话，其实可以报一个辅导班，学习学习一些基本的东西，毕竟多学点总是没有坏处...
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。...
AI深度学习课程是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，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...
算法，数据相关的适合做人工智能
人工智能取代的行业，一定有如下几个特征：1、大量重复型。2、逻辑性比较强。3、数据库依赖型。像司机，咨询，教育，医生，会计，律师助理，工程师，码农等，都是容易被取代的行业。当然，这都是强人工智能以后会发生的事，现在还是弱人工智能的时代，想进入...
如果你是自己学着玩，提升自己的话，高中毕业都可以。如果是冲着AI算法岗或者科研一席之地，至少211硕士。具体可以亲身体验一下今年算法岗秋招。
可以，未来的人工智能发展深度学习必然是现在大型机器生产科研必备的，证书的话某个培训好像有这个中科院的证书，具体你去百度吧
我觉得就是人工智能的课程，现在家具都是智能家居了。这一块发展一定很好
对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等
在terminal中输入$wolf@wolf:~/Downloads/gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn cd切换到NCNN目录***这步很重要，这时候需要修改ncnn的root目录下的CMakeLists.txt文件，需要将倒数几行的add_subdirectory(examples)，取消注释，这样就是默认编译example...
人工智能的话其实到现在来说已经慢慢趋于成熟，学的话首先是一线城市，学出来好就业，还有就是薪资也高
画个train and test error VS 训练数据量(training set size) 的learningcurve应该会更加直观了。可以找个简单的数据集，比如说handwritten digits或者什么的，分别用神经网络和决策树或者knn做出这个learningcurve。你会看到如果用一个决策树去解决这个问题...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于...