深度学习技术在各领域的主要应用有哪些？
深度学习技术在电商行业、交通领域、工业、金融行业、教育行业、医疗行业应用都比较成熟了。金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。家居行业也早就应用了，主要就是智能家居，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。如果想要通过培训方式学习深度学习技术，重点要看一下涉及到的实战项目，市面上现有的深度学习的课程在项目方面有很大的区别，项目名称可能相同，但是项目后台数据差别很大。优就业推出的深度学习课程在实战项目上就有很明显的优势，是以企业实际项目作为实操，后台数据方面也是企业级的，这样的项目会更加有益于后期就业。
深度学习的一些免费学习资源有哪些？
（1）图像处理学习资源卷积神经网络-吴恩达解密卷积神经网络（CNN）架构理解卷积神经网络入门指南机器学习很有趣！ 第3部分：深度学习和卷积神经网络深度卷积神经网络的ImageNet分类R-CNN越来越深入的卷积（2）序列预测/时间序列学习资源序列模型-吴恩达深度学习要点：长期短时记忆递归神经网络的不合理有效性了解LSTM网络循环神经网络和LSTM（3）自然语言处理自然语言处理的深度学习模型词语和短语的分布式表征及其组合性用神经网络进行序列学习深度语音识别：扩大端对端语音识别
深度学习用来解决哪些实际问题？
举几个例子吧：深度学习文本分类在支付宝投诉文本模型上的应用https://www.toutiao.com/i6591612925482369549/揭秘支付宝中的深度学习引擎：xNNhttps://www.toutiao.com/i6526844268319867396/大数据+人工智能：实践AI深度学习的十大惊艳案例https://www.toutiao.com/i6595340013213319684/
深度学习那么难，我能学会吗？
目测会有一大批人告诉你能学会，好像只要一句肯下工夫，就能学会一样？实则不然，深度学习是人工智能的一个研究方向，它是指用人工神经网络来模拟大脑，并通过海量的数据来训练这个网络，使它具有解决一些实际问题的能力，目前深度学习应用最成功的案例就是阿尔法狗战胜了世界围棋冠军，此外在计算机视觉，自然语言处理领域也有着很多的应用。虽然深度学习看起来只是收集数据、设计模型、训练模型、测试应用等，其实它对数学有着很高的要求，除了基本的微积分、线性代数、概率论等理论知识，还会涉及到张量计算、数学优化、计算机编程等问题。以我的经验，数学将很大一部分想要学习人工智能的人拒之门外，所以想要学习深度学习，特别是想在该领域有所突破，先评估一下自己的数学水平，如果数学还不错，那么我很高兴的告诉你，你一定能学会深度学习，如果数学都觉得难，那么很遗憾，你真的不适合深度学习。如果类似下面的数学推导不会让你感到头晕，那么恭喜你，你很适合学习人工智能和深度学习！
发表评论