深度学习人工智能技术-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？
2. 西电微电子研二学生如何转大数据深度学习人工智能？
3. 学人工智能深度学习技术的前景怎么样？
4. 深度学习是人工智能方向更深层次的内容吗，在哪里可以学习？

人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？

1.人工智能的推理阶段（1950-1***0）

这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。

2.人工智能的知识工程阶段（1***0-1990）

这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。

3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）

目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。

西电微电子研二学生如何转大数据深度学习人工智能？

先要想好以后要做什么，工程师还是科研，或者现在比较流行的混血职业数据工程师;工程师就要有cpluplus，java，设计模式，软件架构基础和分布式系统以及中间件知识，然后就可以去研究大数据平台hardtop,spark,hbase和hive 还需要写数据库和编译原理;科研就要会py，掌握基本ml模型，然后学点领域知识nlp,cv,最重要的是应用数学基础，尤其是统计和分析，矩阵理论了解点分解知识，dl了解下cnn，rnn会个框架如tf，深究的话都是数学，多看论文;数据工程师就是两者交叉。

1. 建议先去学习网易上的吴恩达老师的课程，在这个过程中建议配套一本《模式识别》这本书

2. 之后使用mnist等小数据集先把基本的模型学会基本的使用，之后学习tensorflow建议使用某一个稳定的版本。

3. 在学习tensorflow过程中学习deeplearning.ai中吴恩达老师的课程

4. 在这期间除了完成作业，建议体验下kaggle中的自己比较感兴趣的比赛

5. 多多看看你们领域的顶级会议的论文，找一个点深入下去，多多使用github这个工具，让你的学习事半功倍

学人工智能深度学习技术的前景怎么样？

先说结论，目前的人工智能深度学习技术，前景还是很乐观的。

但还是有一些需要强调的地方:

深度学习技术，目前主要的应用领域有四大场景，分别是:

第一大类，人脸识别类:包括人脸检测，人脸对比，人脸搜索，活体检测，人脸融合等。

第二大类，文字识别类:包括证件类，[_a***_]卡类，车牌类，各种手写体类，票据类等的OCR识别。

第三大类，图像识别类:包括图像分类，色暴恐识别，医学影像识别，车辆识别，人体识别等。

第四大类，语音及理解类:包括语音识别，语音合成，声纹识别，自然语言理解，机器翻译等。

具体可以参考下图:

需要说明的是，按照目前的深度学习技术，其识别效率与效果，从最左边的人脸识别类到最右边的语音及理解类，是一个逐步下降的阶段。

所以，目前的深度学习技术，还有极大的提升空间。

深度学习是人工智能方向更深层次的内容吗，在哪里可以学习？

你好，我是一个教育领域的创作者，也是一个从业多年的码农，很高兴回答你的这个问题，以下是我的一些分享。

1、深度学习是人工智能的一个分支领域。它侧重于图像、声音的识别以及机器学习，机器可以通过一些算法，来实现语言和知识的学习。这是一门非常深奥的学科，里面的算法同样也非常的复杂，要想把它学好，需要掌握很多的数学知识。

2、深度学习程序的编写，目前使用的主流语言是python，里面使用到的比较流行的框架是Tensorflow。

3，可以学习深度学习的地方，我目前知道的有：尚硅谷、慕课网、B站等等。

以上是我对这个问题一些个人分享，希望可以帮助到你，非常感谢。

到此，以上就是小编对于深度学习人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习人工智能技术的4点解答对大家有用。

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