深度学习需要做哪些基础(研一在读,代码完全不会,怎么入门深度学习)

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研一在读,代码完全不会,怎么入门深度学习?

先搞清楚原理,然后用matlab跑跑模型看看。最后熟悉代码pytorch,试着写写。你大概几岁了?

深度学习理念?

深度学习是一种主动的、探究式的、理解性的学习,关注学习者高阶思维能力的发展,因此成为当前教学理论的研究热点。但从实践层面来看,很多中小学校对什么是深度学习、如何开展深度教学,还存在诸多模糊的甚至是错误的认识。本期专题从深度学习的本质、理念、模式等方面,探讨如何将深度学习贯穿到基础教育体系中,供读者参考。从深度学习走向深度教学,一方面是教与学的一致性决定的,另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性决定的。教与学的关系既不是对立关系,也不是对应关系,而是一种具有相融性的一体化关系,离开了教无所谓学,离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看,教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习,不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动,而是学生在教师引导下,对知识进行的“层进式学习”和”沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习,“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导,学生何以“沉浸”?因此,深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时,我国新一轮基础教育课程改革以来,课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性,“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变,诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后,以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中,首次从知识论的角度,论述了深度学习的“深度”的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准,即知识学习的充分广度(Sufficient Breadth)、知识学习的充分深度(Sufficient Depth)和知识学习的充分关联度(Multi-Dimensional Richness and Ties)。这三个标准,也是深度学习的核心理念。第一,知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关,与知 识对人生成的意义相关,与个体经验相关,也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来,成为纯粹的符号,便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性,无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识,都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景,前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起,旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见,知识的充分广度,其实是为理解提供多样性的支架,为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。第二,知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关,深度学习把通过知识理解来建立认识方式,提升思维品质,特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说,深度学习是一种反思性学习,是注重批判性思维品质培养的学习,同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程,这一过程是逐层深化的。第三,知识学习的充分关联度。知识的充分关联度,是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习,而是对知识所承载的文化精神的学习。同时,通过与学生的想象、情感的紧密联系,达到对知识的意义建构。从广度,到深度,再到关联度,学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构,即从公共知识到个人知识的建立过程,都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。

学习深度学习需要什么条件吗?

学习深度学习最好是需要有Python编程基础。在深度学习领域,Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语言,被科研领域和工程领域广泛采用。所以有python基础的话,学起来会比较容易,但是之后的课程也有难点,还需要你认真去学习。除了编程基础外,深度学习还需要一些数学基础(线性代数、矩阵、概率统计、优化等等)、机器学习基础。深度学习目前就是重庆优就业的师资最为强大。

深度学习需要做哪些基础(研一在读,代码完全不会,怎么入门深度学习) 热门话题

计算机博士刚刚进组(人工智能),导师说“深度学习研究5、6年了,出不了成果了”,我该怎么办?

我国社会发展经历了工业化,信息化时代,目前逐步进行数字化改造,数字化改造是大数据处理,人工智能发展的基础。但是人工智能的门槛很高,一般普通的IT企业没有相关的人才和技术储备。当前主流的商汤等AI公司的发展都遇到了瓶颈。主流AI公司目前是单一人工智能产品面对多元化应用场景时,不好耦合,难以落地的问题。大学研究机构面临的主要是没有足够数据来源的问题。人工智能需要以大数据为基础,经过长期的学习,才能有相关成果。目前大型互联网公司的数据都不会对外开放,不过他们能独立完成数据收集,清洗,人工智能学习,应用的闭环,但研究机构连数据基础都比较难满足要求。

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