1樓：中公教育it優就業
簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助（半自動），而深度學習使該過程完全自動化
三者關係：
舉個例子：通過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確**具有這些特徵的水果的型別，而深度學習則能自動的去發現特徵進而判斷。
深度學習技術的發展現狀
其實咱們的實際生活中已經有很多應用深度學習技術的案例了。
比如電商行業，在瀏覽**時，頁面中有很多都是符合你的愛好並且最近有意向購買的商品，這種個性化推薦中就涉及到深度學習技術，還有就是在購物介面能和你進行對話，解決疑問的**智慧機器人，也涉及深度學習技術。
比如交通領域，通過深度學習技術能監測到車輛停車、逆行等行為，甚至精確識別車輛的車牌號、顏色、車型、車輛裡的人物等來輔助交通執法，甚至在發生交通事故和交通擁堵時進行報警等。
比如金融行業，銀行通過深度學習技術能對數以百萬的消費者資料（年齡，職業，婚姻狀況等）、金融借款和保險情況（是否有違約記錄，還款時間，車輛事故記錄等）進行分析進而判斷出是否能進行貸款服務。
比如家居行業，智慧家居的應用也用到了深度學習技術，比如智慧冰箱通過影象識別等技術記錄食材種類和使用者日常飲食資料，進而分析使用者的飲食習慣，並根據多維度給出最全面的健康膳食建議。
比如製造行業，機器視覺已經長期應用在工業自動化系統中，如儀表板智慧整合測試、金屬板表面自動控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質量檢測、金相分析、流水線生產檢測等等，機器視覺自動化裝置可以代替人工不知疲倦的進行重複性的工作，且在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，機器視覺可替代人工視覺。
還有教育行業、醫療行業等，深度學習技術已經滲透到各個行業和領域
2樓：
2. 深度學習與ml。dl與ml兩者其實有著某種微妙的關係。
在dl還沒有火起來的時候，它是以ml中的神經網略學習演算法存在的，隨著計算資源和big data的興起，神經網路搖身一變成了如今的dl。學界對dl一般有兩種看法，一種是將其視作feature extractor，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，也就是我上面說的end-to-end的「深度學習的思想」。
3樓：虎哥ke堂
我們將瞭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。
4樓：esc__殤
中公是不是推出了深度學習課程啊
5樓：合肥歐米奇西點學院
現在市面上可以學習西點製作的地方很多，但是如果是想長期的發展還是找一個品牌院校去學習 更加靠譜一些，選擇學校的時候一定是要實地考察 多選幾家多方面的對比 選擇一家最適合自己的
深度學習的概念，發展狀況以及和機器學習的區別和應用
6樓：百度文庫精選
內容來自使用者:天成資訊
深度學習的概念、發展狀況以及和機器學習的區別和應用隨著人工智慧的熱度不斷攀升，深度學習和機器學習作為實現ai的技術得到了充分的關注，兩者在計算機視覺和自然語言處理等領域產生著巨大的影響，同時也是無人駕駛汽車的關鍵技術。 深度學習是什么？ 在深度學習中，計算機學習直接從影象、文字或聲音中執行任務，同時達到較高精確度，甚至有超過人類的表現。
大多數深度學習演算法使用神經網路的架構，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經網路的原因。 所謂「深度」通常是指神經網路中隱藏層的數量，傳統的神經網路只包含23個隱藏層，而深度神經網路最多可以有150個。深度神經網路最受歡迎的型別之一是卷積神經網路（cnn或convnet），cnn通過輸入資料來卷積學習特徵，而2d卷積圖層，又使得這種架構非常適合處理2d資料。
以識別**為例，一個訓練有素的深度學習模型能夠自動識別**中的物體，儘管它以前從未見過這些精確的**。在某些**中，能識別上傳的**中特定的人物就是深度學習在發揮功能，今天，應用在深度學習中的很多
技術歷經了十多年的發展，有了比較成熟的成果。 為什么深度學習近來人氣大增？ 最主要的原因是準確性，深度學習模式可以達到前所未有的精確度，有時甚至超過人類的表現。
此外，還有另外兩個因素的進步使該技術得到了業界的關注： ❉深度學習需要大量的標記資料。如，無
7樓：花梔丨
機器學習要解決的，是這種問題：
請問一下深度學習技術的前景怎麼樣？
8樓：安徽新東方烹飪學校
這個社會還是得看技術 沒有一門技術很難生存 把一門技術學精的前景很大
9樓：這臺冰箱有點冷
深度學習是本輪人工智慧爆發的關鍵技術。人工智慧技術在計算機視覺和自然語言處理等領域取得的突破性進展，使得人工智慧迎來新一輪爆發式發展。而深度學習是實現這些突破性進展的關鍵技術。
其中，基於深度卷積網路的影象分類技術已超過人眼的準確率，基於深度神經網路的語音識別技術已達到95%的準確率，基於深度神經網路的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。準確率的大幅提升使得計算機視覺和自然語言處理進入產業化階段，帶來新產業的興起。
10樓：中公教育it優就業
針對本科生人群：
如果你是一個計算機或者人工智慧相關專業的本科生。
在就業時，人工智慧其實是個很不錯的發展領域，是目前國家大力支援的熱門行業，尤其是近幾年，國家以及各個省份出臺了一系列的支援政策，比如《關於促進人工智慧和實體經濟深度融合的指導意見》、《新一代人工智慧治理原則——發展負責任的人工智慧》等，進入這個行業，未來的發展還是很可期的。
在考人工智慧方向的研究生或者公務員時，如果你對人工智慧方向的前沿技術很是瞭解，很容易在複試過程中脫穎而出，並且較好的人工智慧院校會有關於專業技術知識的相關複試，學習了深度學習這種人工智慧熱門技術也是一大助力
針對研究生人群：
如果你是一個計算機或者人工智慧相關研究方向的研究生。
在就業時，人工智慧同樣是一個值得選擇的行業，2023年企業對應屆生的招聘需求規模同比下降22%，但是人工智慧這樣的戰略新興行業的應屆生崗位需求卻有所增長，面向應屆生的崗位規模較去年同期普遍有1-5個百分點的提高，應屆生崗位佔比也高於全行業均值。崗位需求大，研究生就業競爭壓力也會更小。
如果想繼續在人工智慧領域深造，讀博最重要的一項技能是讀*****寫文章，這裡面比較重要的一個環節就是復現**中的一些方法，很多方法都是在基礎方法上的改進或變種。深度學習領域常見的模型方法和技術框架，不僅能快速復現相關**，還能幫助自己**方法提供技術支撐。
針對高校講師人群：
如果你是一個計算機或者人工智慧相關專業的高校講師
近幾年，國家很重視人工智慧領域人才的培養，包括建設人工智慧相關學科、促進人工智慧領域本科生、研究生的培養，但是目前除小部分頂尖高校師資力量較雄厚外，更多高校老師在該領域的專業知識還是比較薄弱的，還需要進一步去提升，去接觸學習人工智慧國家甚至國際前沿技術還是很有必要的。
針對在職人群：
如果你是對人工智慧領域感興趣的it領域從業者或是人工智慧領域的初級從業者，瞭解當前人工智慧領域最熱門的技術深度學習，用於助力自己的職業進階，並且還能和人工智慧領域前沿專家有一對一交流的機會，想必也是想要了解甚至學習的吧。
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科學發展觀的內涵，在十七大報告中有這樣一段概括 科學發展觀，第一要義是發展，核心是以人為本，基本要求是全面協調可持續，根本方法是統籌兼顧。第一要義是發展，是指 發展，對於全面建設小康社會 加快推進社會主義現代化，具有決定性意義 我們黨要牢牢扭住經濟建設這個中心，堅持聚精會神搞建設 一心一意謀發展，不...