人工智能应用绪论总结-人工智能应用绪论总结怎么写

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用绪论总结的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用绪论总结的解答，让我们一起看看吧。

1. 论文绪论怎么降重？
2. 深度学习在哪里可以学习？

论文绪论怎么降重？

论文绪论的降重可以通过以下三种办法:

1.长句变短句,短句变长句,纯前换种表述方式表达; 比如2001年,可以写成二十一世纪初。

2.变换表达法 把字句换成被字句,类似这种方式进行替换。比如我把他打了,换成他被我打了。

3.翻译法 把论文中重复世迅率高的句子,翻译成小语种,比如泰语,然后再翻译成英文,英文在翻译成汉语,这种方法虽然快,整体还是有可读性,但是质量还得人工润色。

深度学习在哪里可以学习？

学习深度学习技术要有一些数学基础，并掌握深度学习软件工具的使用方法和常见的案例。其中包括掌握Python编程，掌握最常用的TensorFlow（+Keras）算法库，以及掌握TensorFlow（+Keras）解决现实问题的经典或示范案例（学习案例是怎么解决问题的）。下面这些书都可以用来打下并拓宽深度学习基础：

《深度学习的数学原理与实现》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0深度学习应用实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》

现在AI课程已经很普及了，绝大部分都能在网上找到开源免费的视频课程，当然也可以

知乎，CSDN，简书等等网站学习。目前我也在整理基于opencv的教程，是完全从零开始的指导，发布在头条里，如果有兴趣，也可以关注下我发的文章，希望能有所帮助。

深度学习是人工智能方向的一个研究领域。深度学习的概念来源于人工神经网络的研究，其通过组合低层特征形式形成更加抽象的高层表示属性类别或特征 以发现数据的分布式特征表示。

要想学习深度学习，需要有以下步骤:

一方面，掌握深度学习预备知识。学习基础数学知识和Python基础知识。

另一方面，掌握深度学习核心知识。学习神经网络、卷积神经网络的相关知识。

推荐文章:《1天搞懂深度学习》

深度学习是一种机器学习技术，它使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。它已经成为解决许多机器学习任务的首选方法，包括图像分类、自然语言处理和语音识别等。

如果你想学习深度学习，可以考虑以下几种途径：

1. 在线课程: 可以在线学习深度学习的课程，比如 Coursera 上的《深度学习》课程，或者 edX 上的《深度学习与神经网络基础》课程。
2. ***: 可以观看***，比如 YouTube 上的深度学习***教程。
3. 书籍: 可以阅读深度学习的书籍，比如《深度学习》一书。
4. 开源项目: 可以参与开源项目，从中学习深度学习的实践经验。

无论选择哪种方式，都可以帮助你学习深度学习。

到此，以上就是小编对于人工智能应用绪论总结的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用绪论总结的2点解答对大家有用。

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