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2020-06-08 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
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深度学习是实现人工智能的手段之一,深度学习是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展,神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模,可以从外界环境中学习,并以与生物类似的交互方式适应环境。
深度学习的主要课程内容包括以下几个阶段:AI概述及前沿应用成果介绍,人工神经网络及卷积神经网络原理及TensorFlow实战,循环神经网络原理及项目实战,生成式对抗网络原理及项目实战,深度学习的分布式处理及项目实战,深度强化学习及项目实战,企业级项目实战-车牌识别项目实战,深度学习最新前沿技术简介八个阶段,这些就是深度学习所要学习的内容。
这个课程还是非常有前景的,因为这方面的人才缺口大,这门课程中涵盖了行业内 75%技术要点,满足各类就业需求。而且中科院自动化研究所相关机构会颁发证书,还赠送课程中企业级项目的源码。所以求职的话是肯定没有问题的,而且学完后还有证书源码等助攻加持,前景十分光明。
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深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。因此,“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。
区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。
区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息。
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深度学习是学很多内容,比如说数学就会学习数学的运算单位呀什么的什么的。
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