深度学习和AI有什么关系，学习什么内容呢？
2020-05-29 · 百度认证:北京中公教育科技官方账号
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深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：
(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。
(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。
(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。
深度学习作为实现机器学习的技术，拓展了人工智能领域范畴，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业，因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。、
中公教育联合中科院专家打造的深度学习分八个阶段进行学习：
第一阶段AI概述及前沿应用成果介绍
深度学习的最新应用成果
单层/深度学习与机器学习
人工智能的关系及发展简
第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战
梯度下降优化方法
前馈神经网络的基本结构和训练过程
反向传播算法
TensorFlow开发环境安装
“计算图”编程模型
深度学习中图像识别的操作原理
第三阶段循环神经网络原理及项目实战
语言模型及词嵌入
词嵌入的学习过程
循环神经网络的基本结构
时间序列反向传播算法
长短时记忆网络（LSTM）的基本结构
LSTM实现语言模型
第四阶段生成式对抗网络原理及项目实战
生成式对抗网络（GAN）的基本结构和原理
GAN的训练过程
GAN用于图片生成的实现
第五阶段深度学习的分布式处理及项目实战
多GPU并行实现
分布式并行的环境搭建
分布式并行实现
第六阶段深度强化学习及项目实战
强化学习介绍
智能体Agent的深度决策机制（上）
智能体Agent的深度决策机制（中）
智能体Agent的深度决策机制（下）
第七阶段车牌识别项目实战
数据集介绍及项目需求分析
OpenCV库介绍及车牌定位
车牌定位
车牌识别
学员项目案例评讲
第八阶段深度学习前沿技术简介
深度学习前沿技术简介
元学习
迁移学习等
了解更多查看深度学习。
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2020-06-01 · 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。人工智能是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，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由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络权)对数据进行高层抽象的算法。所以，人工智能包含机器学习。机器学习又包含了深度学习。
学习深度学习的话首先你要有一定的编程基础。以优就业新出的深度学习课程为例，内容包括包括人工神经网络及卷积神经网络原理，循环神经网络原理，生成式对抗网络原理，对抗网络（GAN）的基本结构和原理，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。
深度学习是机器学习的一种形式，可以利用监督或无监督的算法，或两者兼而有之。虽然不一定是新的，但深度学习最近人气激增，作为加速解决某些困难类型的计算机问题方法，最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。
人工智能
像机器学习和深度学习一样，人工智能也不是“新的”，但它绝对体现了一种复兴。人们使用这个词的方式也在变化。
当图灵第一次设计他的测试时，人工智能这个词主要保留在一个可以广泛模仿人类智慧的技术上。在这过去是一件遥不可及的事，就像我们今天谈时间旅行一样。
