中国人工智能技术深度-中国人工智能技术深度研究

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于中国人工智能技术深度的问题，于是小编就整理了2个相关介绍中国人工智能技术深度的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能领域的深度学习好学吗？
2. 有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？

人工智能领域的深度学习好学吗？

深度学习目前已经变得十分热门，许多学校都开设了这个专业。但是，深度学习也是有其门槛的，下面我就结合自己的经验说说它的难度。

1. 良好的数学基础: 深度学习是一门综合性学科，首先就是要有一定的数学基础。其实也不复杂，主要就是高等数学，线性代数，概率统计以及一些优化理论等知识，大部分我们是学过的，只是当时不知道如何运用而已。例如，神经网络的反向传播就用到了微积分的知识，我想只要我们多回顾回顾高等数学，推导不是问题。所以，只要我们多复习，问题应该不大。

2. 优秀的编程能力: 要想将你的思想付诸于实践，必然绕不开编程。无论你看github上的开源代码，还是修改优化代码，都需要较强的编程能力。这里也包括编程思想和编程语言两部分。要想使海量样本在你的网络里快速收敛，代码的设计与优化是必须的。对于有过项目经验的同学，一定不难。

3. 一定的创造性思维: 这个可能就是高阶的要求了，深度学习的发现就是不断改进前人的思想，使其更适合某种场景，这就是一种创造性思维。当你论文看得多了，框架用的多了，你的想法也就多了，所以，要想达到这个阶段，还是得多沉淀、多积累的。

总之，想要进入这个领域，满足前两点就可以了，但是要想做的深入，必须做到第三点。

希望想在深度学习的道路上前行的我们，都能走的越来越好。

如果有疑问可在下方留言，让我们共同进步。

特别是如果有程序员背景的话还是比较容易的。特别是调调参之类的，以后可能也会越来越自动化了。

如果想要研究的比较深，有大的研究突破的话，就比较难了，需要有比较好的数学功底，这里面涉及的知识点有微积分、线性代数、凸优化、概率论、统计学等等，每一样都没那么好学的感谢悟空问答给我这个回答的机会，我认为深度学习是一门综合性学科，首先就是要有一定的数学基础。其实也不复杂，主要就是高等数学，线性代数，概率统计以及一些优化理论等知识，大部分我们是学过的，只是当时不知道如何运用而已。例如，神经网络的反向传播就用到了微积分的知识，我想只要我们多回顾回顾高等数学，推导不是问题。所以，只要我们多复习，问题应该不大。

感谢聆听

看你学习的目的。如果你只是想深入了解下深度学习，这个是很简单的；如果你想做这方面的研究，还是比较难的，需要有很深的数学功底，很强的专业知识，以及一定强度的工程实现能力；如果想做这方面应用，依然是比较难，首先是竞争激烈，现在开源的代码，效果都不错，也就是说门槛很低，但是你要做的和别人效果差不多甚至更好，而成本比别人有明显优势，这个就太难了，比方说你要做一个在嵌入式系统上运行的深度学习模型，你肯定做不过华为海思，因为你做的受限芯片给你的能力，而海思可以自己定制，除非你是在海思里做。

有数学基础，确切地说是离散数学，就可以试试，算法离不开数学原理，没有的话很难深入，小白和专家只有一周的距离你也不信吧，任何技能要达到精尖都离不开一万小时的刻意练习。

看做到什么程度。

如果只是使用的话，使用现有框架，还是比较简单容易上手的，特别是如果有程序员背景的话还是比较容易的。特别是调调参之类的，以后可能也会越来越自动化了。

如果想要研究的比较深，有大的研究突破的话，就比较难了，需要有比较好的数学功底，这里面涉及的知识点有微积分、线性代数、凸优化、概率论、统计学等等，每一样都没那么好学的。

有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？

给你分享下我入坑的珍藏，先已转行入深度学习，主要做CV。直接上干货：

入门书籍的话也推荐几本，都是我看过的，顶呱呱的好书：

《深度学习入门 基于[_a***_]的理论与实现》

李宏毅老师的深度学习课程：

class="QIHEIHQ6f96aa7271ecc47d out-link" href="***s://***.bilibili***/video/***48285039from=search&seid=4829117010008110214" id="link9078707217066908" target="_blank"

李宏毅老师的机器学习课程：

class="QIHEIHQaa7271ecc47db466 out-link" href="***s://***.bilibili***/video/***10590361from=search&seid=4829117010008110214" id="link33240195412102347" target="_blank"

（PS：英文不好的话，这2个是我觉得机器学习和深度学习讲的最好的课程，强推！）

吴恩达Cousera机器学习课程

Andrew Ng的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。Coursera上已有五万余人给出了评分，平均得分4.9分，满分5分。

吴恩达深度学习课程

吴恩达通过 Deeplearning.ai 和Coursera平台推出了最新系列的五门深度学习课程(deeplearning.ai)。

有条件的朋友可以通过 Coursera 学习获得证书，最近网易云课堂也上线了这门课的翻译版。如果想要上其中的课程，需要先注册报名深度学习工程师微专业，之后就可以分别点开每门课单独进行学习。

动手学深度学习课程

面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书

李宏毅深度学习课程

对应关键词就能找到

关于人工智能、机器学习、深度学习这些知识，其实都是有着比较系统化的和客观完善的知识体系的。对于这类知识，不是非常建议通过网站学习，尤其对于入门者。与其在一些网站上花费时间，东学一点、西学一点，碎片化地了解一些皮毛，不如系统地找一些专业化的书籍看看。当然，有了一定的人工智能系统化的认知后，再去一些人工智能的社区或网站看，还是很有必要的，效果也会更好，下面也会介绍。

首先推荐两本书，一本偏技术，一本偏应用，基本可以让你对人工智能相关技术和应用有个比较全面的认知了。

1.《深度学习》

AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！

2.《人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例》

人工智能为什么备受瞩目？随着电脑和网络的飞速发展，信息处理变得越来越容易，云计算、物联网、机器人等IT相关的技术，进一步发挥其优势。机器学习、自然语言处理、以图像和语音识别为基础的人工智能技术得到广泛得应用。

再说说人工智能的社区或网站，就先不介绍国外网站了，以国内为主吧，也介绍两个：

1.CSDN

到此，以上就是小编对于中国人工智能技术深度的问题就介绍到这了，希望介绍关于中国人工智能技术深度的2点解答对大家有用。

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