深度學習的職業發展方向有哪些？
1樓：山東中公
深度學習是機器學習。
的乙個分支，資訊時代大資料為深度學學習提供了廣闊的用武之地。可以預見，深度學習在未來幾十年仍會保持旺盛的勢頭。
對於在校生或者想轉行的人員，如果想往深度學習發展，未來的職業發展方向有哪些呢？主要有以下幾種。
1）深度學習工程師。主要負責深度學習框架。
搭建、機器學習、影象處理。
等的演算法和系統研發，支援公司相關產品在深度學習領域的研究。
2）機器視覺。
研發工程師。主要從事影象分析與理解領域的技術研發與工程落地，將深度學習技術運用到人臉識別、ocr、物體檢測、分類、分割等具體領域，構建與優化深度學習模型，提公升效果、效能與易用性。
3）語音識別。
工程師。主要負責語音識別核心模型的演算法優化，跟蹤業界領先的語音識別演算法技術，推動語音識別研究進展。
4）自動駕駛。
工程師。主要負責高可靠自動駕駛軟體系統的設計和實現、系統的優化與維護，根據自動駕駛功能需求，規範細化軟體開發，完成計算平臺軟體開發環境的搭建，將演算法移植到指定硬體平臺，並進行效能優化。
深度學習的發展前景如何？
2樓：小楓說財
深度學習是機器學習領域的乙個重要分支，近年來得到了廣泛的關注和應用。隨著技術的不斷發展和應用的推廣，深度學習在未來的發展前景非常廣闊。以下是我對深度學習的發展前景的看法：
深度學習技術已經在多個領域得到了廣泛的應用，包括自然語言處理亂頃塌、計算機視覺、智慧型控制等。未來，隨著技術的不斷發展和應用場景的擴大，深度學習的應用範圍將會繼續擴大，涉及到更多的領域和行業。例如，在醫療領域，深度學習可以應用於醫學影像診斷、疾病**等方面，為醫生提供更加準確的診斷和**方案。
深度學習技術的發展離不開不斷的技術創新。目前，深度學習技術的研究和發展仍處於不斷探索和實驗的階段，未來隨著技術的不斷創新，深度學習技術將會越來越成熟和完善。例如，近年來gan、自注意力機制、bert等新技術受到廣泛關注，這些新技術將會為深度學習的發展帶來更加廣闊的空間。
深度學習技術的發展也為商業應用帶來了廣闊的前景。隨著人工智慧的不斷發展和應用，深度學習技術將會在企業中得到廣泛的應用，為企業提供更加智慧型化的解決乎弊方案，提高企業的效率和競爭力。例如，在金融行業中，深度學習技術可以應用於風險控制、欺詐檢測等方面，為金融機構提供更譁圓加安全和可靠的服務。
總之，深度學習在未來的發展前景非常廣闊，隨著技術的不斷創新和應用場景的不斷擴大，深度學習技術將會在更多的領域和行業中得到廣泛的應用，為人類帶來更多的便利和發展機會。
深度學習的就業方向是什麼？
3樓：可靠的蠶寶寶
深度學習工程師就業路徑。
目前，成為深度學習工程師有兩條路徑：一是通過春秋兩季的校園招聘，另一種是藉助社會招聘跨行業轉型。前述文章曾經將深度學習工程師分為演算法工程師、後端工程師和前端工程師。
綜合目前市面上各大公司招聘和諮詢報告結果，目前工作3-5年左右的工程師為人工智慧的市場主力，而應屆畢業生更多還在成長之中。
深度學習工程師就業情況。
開啟這個話題，咱們先拿身邊深度學習工程師的舉例，在上大資料分析。
小a同學，本科專業屬於工科，對深度學習有強烈的興趣，隨即選擇自學並同時報名培訓班，研究生畢業後，加入創業公司，但是後續的工作其實和深度學習沒關係了。
小b同學去年入職nlp自然語言處理方向的演算法工程師，本科到博士均是國內985大學就讀，後進入大廠最終成為了一名深度學習工程師，主攻演算法方向。
這裡大家就發現了，其實個例之間相差還是很大的。於是小pp縱覽招聘機構以及權威諮詢機構的報告，為大家分析總結了如下內容。
4樓：幽雲書庫
ai技術中的應用、ai技術強勢落地的行業、ai技術方向所需工程師、未來值得投入的ai技術方向。
深度學習可以從事哪些行業工作？
5樓：昌敏才
一、語音識別。
相信多數人都聽說過siri——蘋果的智慧型語音助手。和其他大廠一樣，蘋果也開始進軍深度學習。
二、自動機器翻譯。
我們都知道，谷歌支援100種語言的即時翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背後，就是機器學習。
三、即時視覺翻譯（拍照翻譯）
眾所周知，深度學習可以用來識別**中的文字。一旦識別了，文字就會被轉成文字，並且被翻譯，然後**就會根據翻譯的文字重新建立。這就是我們通常所說的即時視覺翻譯。
四、自動駕駛汽車。
谷歌利用深度學習演算法使自動駕駛汽車領域達到了乙個全新的水平。因此，谷歌現在不再使用老的手動編碼演算法，而是編寫程式系統，使其可以通過不同感測器提供的資料來自行學習。
至此，我其實只是提了一小部分深度學習被廣泛應用的領域，事實上還有很多其他領域有待探索，如果你想深度瞭解，歡迎私信和我溝通~
6樓：吉林省萬通技工學校
可以從事財務工作，汽車維修，汽車美容，市場營銷，鈑金噴塗。
7樓：望君哈哈笑
計算機，人工智慧，無人駕駛。
8樓：感冒的小貓
汽車行業發展前景還不錯，中國汽車愈來愈多，汽車保有量迅速增加，汽車後服務市場存在巨大的利潤空間。建議到專業的汽車學校去學習。
9樓：都都
六學習可以從事哪些行業工作？深度學習可以從事各行各業看你喜歡什麼專業，你就偏向哪個專業去學習。
10樓：公懷雁
深度學習是我們在特徵提取時克服挑戰的方法之一，原因在於深度需要需要需要程式設計人員提供的少就可以自己學習去關注政策，從這個上來講深講深度學習學習學習。
11樓：月影含秉
深度學習對於每個人的發展來說都是非常重要的。
畢竟現代社會提倡活到老，學到老。
12樓：網友
深度學習可以從事哪些行業工作？其實讓我覺得可以從事啊一些呃，其他的一些工作行業裡邊兒的一些。
13樓：幹平安
深度學習我覺得可以從事的工作就是研究方面，計算機領域方面都可以。
深度學習目前主要有哪些研究方向
14樓：網友
深度學習已經在語音識別、影象處理等方面取得了巨大成功。從年開始，也在自然語言處理領域出現深度學習的應用浪潮，例如今年acl上有人（應該是bbn公司？）利用深度學習極大地提公升了統計機器翻譯的效能，頗值得期待。
關於深度學習的挑戰與方向，其實可以關注深度學習重要學者們的相關綜述文章和專著，例如yoshua bengio曾經寫過的learning deep architectures for ai （2009年）、practical recommendations for gradient-based training of deep architectures（2012年）、representation learning: a review and new perspectives （2013年）。
人們一般認為深度學習在語音識別和影象處理方面能夠取得長足進度，是因為這兩個領域的相關特徵資訊都是相對低層次的，可以藉助深度學習的強大學習能力學習其中的複雜資訊；而到了自然語言處理領域，人們利用深度學習做過很多嘗試，發現很難取得像語音識別和影象處理那麼大的突破，原因在於自然語言的相關特徵資訊都是相對高層次的（如自然語言的基本單位——詞彙——本身就有豐富的語義內涵，與影象中的「線條」、「紋理」等特徵相比尤其如此），在深度學習之前就由語言專家編制了很多精緻而複雜的知識庫，如wordnet等，這些知識已經將相關處理效能推到了較高層次。因此，當深度學習進入自然語言時，如果還是像語音識別、影象處理那樣從零知識開始做特徵學習，相當於將豐富的語言知識棄之不用而另起爐灶，是不符合自然語言處理特點的。所以，深度學習的乙個可能重要的發展方向是，如何在深度學習框架中高效地融合人們已經構建出來的豐富先驗知識（包括語言知識、世界知識）。
需要注意的是，與lda（latent dirichlet allocation）等之前流行的機器學習演算法不同，深度學習不是某個具體演算法，而是採用」深度「學習思想的一系列演算法的統稱，在機器學習領域中（如icml、nips），貌似很少有**會以deep learning命名，而是具體演算法的名稱，如autoencoder，等等。因此，建議首先閱讀一些tutorial，瞭解深度學習中的主要演算法和人物，然後再去了解具體演算法。
深度學習目前主要有哪些研究方向
15樓：zy小世界
礦壓岩層控制「實用礦壓岩層控制理論」的開創者和奠基人創造性地建立了以岩層運動為核心的理論體系，包括岩層運動**與控制、礦山壓力控制、控制效果設計與決策。我們建立並完善了以岩層移動為中心的實用礦井。
深層學習作為機器學習演算法中的一項新技術
是通過建立乙個模擬人腦的分析和學習的神經網路來實現的。深層學習的本質是觀察資料的層次特徵表示，它進一步將低階特徵抽象為高階特徵表示，所有這些特徵都是通過神經網路實現的。深層學習主要是基於神經網路技術，神經網路最基本的單元是神經元
而且神經網路的研究更早地開始了。早期感知器模型是最早的神經網路模型，也稱單層神經網路
然而，感知器只能做最簡單的線性分類任務，甚至不能解決簡單或不尋常的問題
但是，當乙個網路加入到計算層時，它不僅可以解決國外或國外的問題，而且具有很好的非線性分類效果。1986年rumelhar和hinton提出的反向傳播演算法解決兩級神經網路的複雜計算問題，這導致行業使用的神經網路的研究熱潮的兩級。
長期以來，語音識別系統大多采用高斯混合模型來描述每個建模單元的概率模型
該模型簡單、方便，適合大規模資料培訓。該模型具有較好的切分訓練演算法，保證了模型的良好訓練。長期以來在語音識別應用領域佔據主導地位。
學習播音主持專業，未來有哪些發展方向
開拍藝考教育 播音主持就業 1 到電視臺做主持人或出鏡記者，或者去電臺當播音員 2 當然也有學播音的最後轉到幕後做編導的 3 還可以讀研究生出來進高校教課，或者進入現在的藝考培訓學校做培訓老師 4 承擔電視臺節目製作的外包公司，這類公司進去以後也是做主持人，或者後期配音 5 影視劇電視劇配音工作，這...
樓宇自控工程師的職業發展方向有哪些
做到最好就去了這四家單位 西門子，霍尼韋爾，施耐德，江森原廠，不是 商 以技術支援工程師入職的話首先必然是做好本職的工作，那就是系統除錯，保證公司的專案能夠順利的驗收交付，在除錯經驗的積累過程中，要求逐步熟悉各個被控子系統，暖通 給排水 強弱電等，不要求精通，但至少要了解原理，能夠就此與被控系統單位...
UI設計學完之後的職業發展方向都有哪些
歐米娃明 在一個行業是不是容易就業都主要取決你的能力和行業的市場需求。如果你說的學ui設計，就是上那種學費幾萬號稱包就業的培訓機構，學ps ai，上幾節教配色的課，那多半就直接淪為了炮灰。不妨直說，街角開列印店的ps玩得都比你6，作品也一大堆，為什麼網際網路公司不請他做ui？不同於6 10年前，當下...