深度学习在人工智能应用-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习在人工智能应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍深度学习在人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习对人工智能有什么意义？和大数据有什么关系？
2. 深度学习在人工智能领域重要吗？
3. 什么是深度学习，跟人工智能有关系吗？

深度学习对人工智能有什么意义？和大数据有什么关系？

深度学习是人工智能的一个分支。

深度学习更多应用在图像识别、语音识别等复杂问题场景，这类问题很难抽象为一个具体的数学模型，所以用类似人脑的神经网络技术，训练多层网络，形成一个巨大的方程矩阵，处理该类问题。

而大数据对于人工智能最大的利好就是，其可以操作海量数据，原来单机无法处理的数据量现在可以轻而易举的处理。

一个浅显的道理，样本空间越大，训练得到的模型泛化能力越强，所以在大数据时代，传统算法面对海量样本无从下手的难题迎刃而解。

深度学习在人工智能领域重要吗？

从古至今，人们对人类大脑的探索孜孜不倦。人类是如何去认识事物，如何感知到情绪，大脑如何工作……种种问题一直没离开过人类的视线，人类大脑好比“黑盒子”，似乎很神秘而又重要。人类大脑有着庞大神经网络，负责人类认知、思考、判断……当一个小孩子从不认识小汽车，通过家人指导，学习现有的汽车，到认识马路上开来的汽车可以一眼认出来，这个过程中，大脑神经网络不断工作的结果。而对于近些年来，人类用机器模仿这个工作原理，人工智能得以有了长足的发展。深度学习对于人工智能来说，必不可少。

什么是深度学习呢？深度学习领域一位领袖名叫杨·乐昆，将深度学习定义为有多层神经网络，类似人类神经网络的一种特定技术。我们知道人类神经的数以亿计的神经元，通过突触链接，突触之间以生物电相连接，在学习的过程中，这些突触连接会发生不同变化。借以这个结论，深度学习就此诞生。例如小孩学习汽车，机器学习识别汽车也是同样道理。只不过机器学习需要借助一项重要“学习资料”——大数据。机器需要不断学习百万计的被标记的汽车图片，每看一张图片便给出一个答案，如果不符合标记结果，便会自己调整“神经网络”内部参数，即优化模型，直到调整到输入的图片和输出的结果一致为止（因技术有限，目前还未能达到100%准确率）。

人工智能近些年发展如此迅猛，与深度学习技术密不可分。人类历史上的三盘棋，黑白棋人机大战、国际象棋人机大战到2016年围棋人机大战，一步步见证了深度学习的发展历程，也见证着人工智能的发展。

而对于现在专门深度学习的培训，少之又少。深度学习涉及科学门类较多，而且人工智能顶端人才本来稀缺，在培训方面比较困难。目前一些高校开展了人工智能的相关专业和大数据专业，还有一些企业在于高校合作，培养这类人才，如李开复老师创办的创新工场。

很重要吧，未来的时代肯定是人工智能的时代，深度学习我之前听我朋友在说，我朋友在中公教育的IT优就业学的编程，那边老师最近给他说了深度学习的事儿，中公教育和中科院自动化研究院合作的课程，听我朋友说是中科院的老师亲自授课，查了下，中科院自动化研究所是中国人工智能领域的领头羊老大吧，挺牛的，学完可以拿到中科院的证书，课程我也顺便看了下还可以教课的老师很牛，你要是对这方面感兴趣可以去中公问问，中公的质量啥的还是不错的，我朋友之前在中公教育IT优就业学的编程，现在工作很不错一个月两万多，工作也是学完那边老师推荐的，现在工作两年多了。

什么是深度学习，跟人工智能有关系吗？

深度学习是人工智能的子集，是实现人工智能的一种算法。还有其他方法可以实现人工智能，比如统计学习，专家系统或者未来尚待人类发明的算法。

深度学习是指[_a***_]深度神经网络学习特定分布（概率论理念）从而实现人工智能。深度神经网络是相对简单感知机而言的。一般的感知机只有两三层，输入量也比较少。而深度神经网络的层数多，输入量多。

深度神经网络早在三四十年前就被提出来了，只是受限于当时硬件计算能力，难以实现。近十年来受益于GPU运算能力的提高，还有市场对图像处理、文字和音频处理的需求，深度学习才成为研究热门。

目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、深度学习、人工智能之间的关系也容易被混淆。

1、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究如何让计算机或软件有智能行为的一个学术领域，也就是研究对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能所涉及的范围甚广，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

2、机器学习

机器学习(Machine Learning，ML)是计算机科学和统计学的交叉学科，通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。

任何通过数据训练的学习算法的相关研究都属于机器学习，包括很多已经发展多年的技术，比如线性回归、K均值、决策树、随机森林、PCA(主成分分析)、SVM(支持向量机)以及ANN(人工神经网络)。

3、数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，数据挖掘找的是一个模式，一个规则。

之所以经常将机器学习、数据挖掘合在一起讲，是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。不过，数据挖掘是一个很宽泛的概念，两者不能画上等号。

4、深度学习

到此，以上就是小编对于深度学习在人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习在人工智能应用的3点解答对大家有用。

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