近几年,从无人驾驶汽车到AlphaGo战胜人类,机器学习成为了当下最热门的技术。而机器学习中一种重要的方法就是深度学习。
深度学习其实是机器学习(Machine Learning)的一个分支学科,而机器学习主要是研究数据之间的关系的,比如它可以用来分析性别、年龄、学历、职业等因素之间的数学关系。
显而易见,这些因果关系并不是一个简单的线性关系就能解决的。但是深度学习通过多非线性模型表示数据之间的关系,从而确定数据之间的相互关系是什么。
汽车的自动驾驶、短信邮件的自动回复、扫地机器人,以及在围棋中击败最优秀人类选手的软件,都应用到了深度学习。甚至骚扰电话,也有很多是AI机器人打过来的,可能电话那头和你聊得正酣、声音甜美的客服妹子只是一串代码。
因此,阿里达摩院的工程师们,受不了骚扰骚扰电话的骚扰,发起了“二哈”AI,让机器人与骚扰电话自动聊天。
总之,AI的机器人骚扰电话,正在由AI解决。
如今接触深度学习的人越来越多,但由于深度学习涉及面比较广,很多学者会对此望而却步。但是如果学好深度学习,不仅仅可以给你带来高薪资,也有可能会给你带来很多的荣誉!因为在此领域还是非常缺乏人才的!大家可以看一份数据:
就应届生深度学习岗的薪资,都已经达到了很多其他互联网职业3年工作经验都难以企及的水平。
现在各个大厂,也都有深度学习相关的项目,而且待遇方面也是极其的诱人。
作为一个有追求的程序员,相信你在脑海中闪过无数次这样的疑问,要如何掌握深度学习呢?
如何掌握深度学习?
目前市场对于深度学习的需求,早已出现供不应求的现象,但太多工程师想入门或者转行却不知从何开始,很多初学者都会有这样的困惑:一边要熟练掌握线性代数、矩阵计算,一边还要搞概率论!一边要去研究各种库与框架,一边学习如何在用编程语言实现算法!一边学习如何制作数据集、特征提取,一边微调参数,选择合适的算法!这样一轮下来,深度学习直接从入门到放弃……
放眼网上现有的一些深度学习课程,经常会发现有些知识点覆盖不全,或者学习门槛较高,研究性的问题不多,或者说只关注面试,而忽略了底层的逻辑以及真实案例的实操。
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