1樓：烏市萬通汽車培訓學校
建議你去學習技術，現在技術人才很吃香，國家對技術人員的培養也越來越重視。比如汽車維修技術，就業前景不錯，薪資待遇也高。
2樓：
不同的專業學習深度都不一樣，你可以根據你的專業諮詢別人。
3樓：候冰之
新度學習都需要學習哪些內容？心不學習有很多很多的內容，那就要看你學哪一些啦。
深度學習需要哪些基礎知識？
4樓：匿名使用者
深度學習預備知識：數學基礎（線性代數、矩陣、概率統計、優化等等）、機器學習基礎、程式設計基礎；神經網路、深度網路結構、影象任務、語音任務、自然語言任務；如何使用深度學習框架，完成網路的搭建、訓練。
5樓：中公教育it優就業
如果想學習
bai深度學習的話，首先需要有du
程式設計基礎，如果沒有zhi程式設計基礎那麼dao是相對困難的。
以優版就業深度學習課程為權例，課程中還要學習迴圈神經網路原理，人工神經網路及卷積神經網路原理，生成式對抗網路等，還包含了專案實戰，如果有興趣可以了解了解。
6樓：cc看電影
數學基礎和程式設計基礎都很重要
7樓：測試高階使用者
高等數學，線性代數，概率論與數理統計，這些都是要掌握的
8樓：我心有猛虎
學習深度學習需制要有python程式設計基bai礎。在深度學習領域du，python 被視作最為簡潔和直接的指令碼程式設計語zhi言，被科研領域和工程領域廣泛採用。dao所以有python基礎的話，學起來會比較容易專，但是之後的課程也有難點，還需要你認真屬去學習。
9樓：匿名使用者
至少2年的程式設計經驗，最好會 python 語言基本的機器學習知識，版尤其是深度學習
基本的統權計學知識，理解平均值、方差、標準差等線性代數，理解向量、矩陣等
微積分學，理解微分、積分、偏導函式等
中公教育新出了深度學習的網課，可以關注一下
10樓：夢逍遙
1.線性分類器得分函式
2、線性分類器的理解---空間劃分
3、損失函式 lossfunction/costfunction--衡量吻合程度
4.最優化和梯度下降
11樓：esc__殤
高等數學，線性代數，概率論與數理統計等等，聽說中公聯合中科院推出了深度學習課程
深度學習是學什麼內容？
12樓：中公教育it培訓優就業
深度學習是實現人工智慧的手段之一，深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或者由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。
深度學習的主要課程內容包括以下幾個階段：ai概述及前沿應用成果介紹，人工神經網路及卷積神經網路原理及tensorflow實戰，迴圈神經網路原理及專案實戰，生成式對抗網路原理及專案實戰，深度學習的分布式處理及專案實戰，深度強化學習及專案實戰，企業級專案實戰-車牌識別專案實戰，深度學習最新前沿技術簡介八個階段，這些就是深度學習所要學習的內容。
這個課程還是非常有前景的，因為這方面的人才缺口大，這門課程中涵蓋了行業內 75%技術要點，滿足各類就業需求。而且中科院自動化研究所相關機構會頒發證書，還贈送課程中企業級專案的原始碼。所以求職的話是肯定沒有問題的，而且學完後還有證書原始碼等助攻加持，前景十分光明。
13樓：筆含春y開始
深度學習的實質，是通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練資料，來學習更有用的特徵，從而最終提公升分類或**的準確性。因此，「深度模型」是手段，「特徵學習」是目的。
區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於：1）強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點；2）明確突出了特徵學習的重要性，也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到乙個新特徵空間，從而使分類或**更加容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大資料來學習特徵，更能夠刻畫資料的豐富內在資訊。
14樓：
深度學習是學很多內容，比如說數學就會學習數學的運算單位呀什麼的什麼的。
深度學習都學習什麼呢？
15樓：我心有猛虎
婡深臫度學頭習篠是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。深度學習是乙個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多**學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
背景介紹
機器學習（machine learning）是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能的學科。
2023年美國的塞繆爾（samuel)設計了乙個下棋程式，這個程式具有學習能力，它可以在不斷地對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程式戰勝了設計者本人。
又過了3年，這個程式戰勝了美國乙個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程式向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。
16樓：隗琇
深度學習都學習什麼呢？深度學習都學習一些比較主要對自己，掌握的不夠牢固的就要去深度的去加強學習，補習他。
ai深度學習都需要學些什麼內容？多久才能學會？
17樓：河南新華電腦學院
需要長時間的積累與經驗才能學的好 需要經驗的
深度學習具體學什麼？
18樓：尚學堂人工智慧學院
深度學習具體都會學神經網路、bp反向傳播演算法、tensorflow深度學習工具等。
而神經網路需要學習的有：
從生物神經元到人工神經元
啟用函式relu、tanh、sigmoid透過神經網路拓撲理解邏輯回歸分類
透過神經網路拓撲理解softmax回歸分類透過神經網路隱藏層理解公升維降維
剖析隱藏層啟用函式必須是非線性的原因
神經網路在sklearn模組中的使用
水泥強度**案例及繪製神經網路拓撲
bp反向傳播演算法需要學習的有：
bp反向傳播目的
鏈式求導法則
bp反向傳播推導
不同啟用函式在反向傳播應用
不同損失函式在反向傳播應用
python實現神經網路實戰案例
tensorflow深度學習工具設計到：
tf安裝（包含cuda和cudnn安裝）
tf實現多元線性回歸之解析解求解
tf實現多元線性回歸之梯度下降求解
tf**california房價案例
tf實現softmax回歸
softmax分類mnist手寫數字識別專案案例tf框架模型的儲存和載入
8) tf實現dnn多層神經網路
9) dnn分類mnist手寫數字識別專案案例10) tensorboard模組視覺化
這些就是深度學習涉及到的一些知識，一般來說深入理解神經網路演算法及其優化演算法，掌握tensorflow開發流程，通過實現神經網路完成回歸和分類任務。tensorflow框架學好了，其它深度學習框架比如keras、pytorch掌握起來易如反掌。另外可以進行一些實戰，這樣才更熟練。
19樓：虎哥ke堂
我們將了解深度學習如何實現，並繼續討論它與#機器學習和人工智慧的不同之處。我們也會看一下神經網路是什麼，以及它們是如何被訓練來識別手寫數字的。
20樓：火狐
想學習的話可以去一家專業的學校，可以在網上多查詢一些相關的資料，進行對比分析後做出自己的選擇。
21樓：lo無憂
深度學習一般就是指的是人工智慧方面的學習，你可以從這個方向來找一下
22樓：
可以在網上多多了解哦
深度學習，包括哪些？
23樓：esc__殤
深度學習(dl, deep learning)是機器學習(ml, machine learning)領域中乙個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人bai工智慧型(ai, artificial intelligence)，他是人工神經網路的研究的概念。
深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，du這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很zhi大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是乙個dao複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒版體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視權聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
24樓：魏魏姐呀
深度學習屬於機器學習的一種方法，除了深度學習以外，還包括了線性回歸、邏輯回歸、svm、隨機森林、圖模型、貝葉斯等等很多方法。
而深度學習，並不是對所有的任務都有效，有些時候，也需要用到一些傳統的機器學習方法。而機器學習則是實現人工智慧必不可少一種技術手段。
最後，理論部分都強調完了以後，我們在重點強調一下高階的知識，也就是實戰部分。大家在學習深度學習的時候，一定要認識到，深度學習更多的還是需要程式設計！程式設計！
程式設計！也就是說，不能僅僅停留在理論層面，更多的還是需要動手實戰的能力，利用 caffe 或者 tensorflow 針對一些實際的分類任務進行實驗。只有這樣才能更快地積累經驗，更早的入行深度學習。
25樓：hd凱
深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺
26樓：小潔說事
ai深度學習課程是用於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，並模仿人腦的機制來解釋資料的一種機器學習技術，主要應用於影象識別、語音識別、自然語言處理等領域。學完可以從事深度學習工程師、機器學習工程師、人工智慧工程師、高階演算法工程師、高階演算法工程師 ai研發工程師、ai架構師等，課程是與中科院合作的，整個行業發展前景還是不錯的。
27樓：一臉懵呆
深度學習（deep learing）是機械學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。至今已有數種深度學習架構，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。另外。
「深度學習」已成為類似術語，或者說是神經網路的品牌重塑。
深度學習和深度強化學習的區別深度學習和強化學習有什麼區別？去哪裡可以學習？
強化學習 和深度學習是兩種技術，只不過深度學習技術可以用到強化學習上，這個就叫深度強化學習.1.強化學習其實也是機器學習的乙個分支，但是它與我們常見的機器學習不太一樣。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當的決策來達到乙個目標，是一種序列多步決策的問題。強化學習是一種標記延遲的監督學習。2.強化學習...
什麼是深度學習？深度學習是什麼？
深度學習 dl,deep learning 是機器學習 ml,machine learning 領域中乙個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標 人工智慧 ai,artificial intelligence 深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文...
深度學習和機器學習是什麼關係，深度學習和機器學習的區別是什麼
深度學習是機copy器學習的乙個領域 深度學習以神經網路模型為基礎，難度比較大 目前深度學習裡面的成熟模型很多，cnn rnn gan transformer 等等 自然語言處理有bert 現在很多智慧型領域已經唯深度學習技術不用了 深度學習和機器學習的區別是什麼 兩者不是同乙個level上的，深度...