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什么是深度学习在线播放_人工智能深度学习(2024年12月免费观看)

内容来源：飘花网电影所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

什么是深度学习

2023深度学习入门指南：从零开始到实战 𐟔 深度学习是什么？深度学习是机器学习的一种方法，通过构建多层神经网络来模拟人类的神经系统，实现对数据的自动分析和学习。 𐟌Ÿ 深度学习的优点相比传统机器学习，深度学习有以下优势： 1️⃣ 能够处理大规模数据集； 2️⃣ 自动提取数据中的特征； 3️⃣ 处理非线性问题； 4️⃣ 端到端的学习能力。 𐟓š 深度学习的应用场景深度学习在各个领域都有广泛应用，例如： 1️⃣ 计算机视觉：图像分类、目标检测、人脸识别等； 2️⃣ 自然语言处理：语音识别、机器翻译、文本分类等； 3️⃣ 推荐系统：商品推荐、音乐推荐等。 𐟛㯸深度学习的学习路径要掌握深度学习，你需要： 1️⃣ 学习Python编程语言； 2️⃣ 掌握数学基础，如线性代数、概率论、微积分等； 3️⃣ 了解机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等； 4️⃣ 学习深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。深度学习是一门充满前景的技术，掌握其基础知识将为你未来的职业生涯带来巨大帮助。如果你对深度学习感兴趣，记得点赞关注哦！

什么是深度学习。人人能听懂的AI知识科普课程。（本内容由AI生成）「AI探索计划」「AI创造营」今日精彩视频的微博视频

机器学习和深度学习的区别是什么？ 𐟔 探索人工智能背后的技术，我们发现了一个有趣的现象：机器学习和深度学习。虽然它们都是人工智能的一部分，但它们之间有着显著的区别。 𐟤– 机器学习，简单来说，是一种让计算机从数据中“学习”的技术。它不需要我们手动编写复杂的规则，而是通过从数据集中训练模型来学习。这种学习方式就像我们人类一样，通过经验和数据来提升自己的能力。 𐟧 深度学习，则是一种受我们大脑启发的新型机器学习技术。它模仿了大脑中的神经元网络，通过多层神经网络来处理和解析数据。深度学习的应用范围非常广泛，从图像识别到自然语言处理，几乎涵盖了人工智能的各个领域。 𐟒ᠦ€𛧻“来说，机器学习和深度学习虽然都是人工智能的重要组成部分，但它们的学习方式和应用场景有所不同。机器学习更注重从数据中学习，而深度学习则更注重模仿大脑的神经元网络。两者共同推动了人工智能的发展，为我们带来了更多可能性和便利。

IBM数据科学面试原题，快来看看！如果你正在准备IBM的数据科学岗位面试，那么这些原题你一定要掌握！上岸不是梦！编码题如何实现Fibonacci数列？为什么面向对象编程（OOP）比递归更好？机器学习和算法题如何验证机器学习模型？监督学习和无监督学习有什么区别？你对TensorFlow了解多少？逻辑回归中的系数与奇偶比有什么关系？如何处理缺失值？描述精确度和召回率。用蒙特卡洛算法估计š„值。什么是深度学习？用于评估预测模型的矩阵是什么？如何评价回归预测模型和分类预测模型的表现？统计学题定义置信区间。解释p值的重要性。什么是p值？标准差是什么？精确度、特异性和敏感性/召回率有什么区别？监督学习和无监督学习的主要区别是什么？监督学习适用于哪些场景？无监督学习适用于哪些场景？监督学习通常使用什么工具？无监督学习为什么计算上更复杂？其他注意事项有监督学习模型的缺点是什么？无监督学习方法可能产生不准确结果的原因是什么？这些题目涵盖了IBM数据科学岗位面试的多个方面，包括编码、机器学习和统计学。希望这些题目能帮助你更好地准备面试，顺利上岸！𐟒ꀀ

深度学习毕业设计全流程详解我的毕业设计项目是基于深度学习模型的平台设计与开发。这个项目难度极高，基本上找别人做的话，加价到1万也不一定有人接。那些接毕设的，一晚上能搞定1-2k的活。我之前也是啥都不会，不管是平台开发还是深度学习。虽然现在不能说完美完成，但老师说应该能通过。下面我大概说一下我都做了哪些工作。下载模型 𐟓助斥…ˆ，我下载了老师自己开发的模型。如果你是下载现成的模型，也是一样的步骤。训练代码 𐟒𛊦ˆ‘的模型是没有训练过的，相当于这个也是我的工作量。虽然不是复现，但其实这个训练是老师找了个同学帮我一块弄的。我当时啥都不会，改了三四次总是有bug，后来老师亲自改了两次才能正常用。建议跑代码时租个服务器，我直接用的是老师给的实验室服务器，所以这个钱就省了。这个代码就算在有GPU的电脑上也很难跑，更别说我是轻薄本了。评价指标 𐟓Š 在训练过程中，老师还给这个代码加了一个评价指标，可以和其他模型进行对比。这个是直接加到train里的，跑的时候也会生成一份指标，再和已有的论文里的数据对比一下，证明自己创新的更优秀就成功一半了。不同学习率的数据训练 𐟔„ 我还分别训练了不同学习率的数据，这个特别简单，main函数里改一下数字就行了，然后保存的loss值做一个曲线对比。好像也可以直接用wandb，有时间的话还是用这个专业一点，估计琢磨琢磨也就两个小时。我当时在办公室半天弄不好老师没让我用这个，我事后整理的曲线，这种动动手指不用写代码还能提现工作量的活多干。数据集分析 𐟓ˆ 我训练的数据集也是网站上现成的的，老师直接让我用这个，但我还是把那些数据下载下来挨个画图分析了一下，比如分析它是否均衡。虽然不均衡也没什么用，反正我也没想着调整，到时候答辩万一被问到就尴尬了。这些都是我事后为了增加工作量补的。写预测代码 𐟖‹️ 接下来是写一个预测代码，调用刚才训练生成的模型写一个代码执行你想实现的功能。这个其实还是有些难的，代码不长核心就20行吧，但是我跑不通，老师还给我找了个同学帮我改，他帮我改了一下午才能成功跑通。所以这个其实还是挺难的，看着少罢了，中间需要调用模型，对模型接口不熟悉就改不完debug。总结 𐟓 这就是我毕业设计的主要工作量。虽然过程中遇到很多困难，但通过不断学习和努力，终于完成了这个项目。希望我的经验能对大家有所帮助！

如何通过深度学习提升效率？雷军曾说过：“深度学习是人生为数不多的好出路。”那些能够深度学习的人，才能在竞争激烈的世界中脱颖而出，成为稀缺的人才。而那些还在享受轻松、浅层学习的人，未来的路只会越走越窄。可以说，掌握深度学习的人，等于拥有了开挂的人生。什么是深度学习？𐟧 深度学习不仅仅是学习新知识，而是动用已有的知识去解释新知识。当你能够清晰地解释新知识，甚至达到可以教授他人的水平时，你就做到了深度学习。举个例子，阅读的不同层次：听书：这是最浅层的学习方式，虽然便捷，但只是被动接受碎片化的二手知识。自己读原著：这种方式能让你找出触动自己的点，获取自己的思考。自己读原著+摘抄金句：开始积累和整理知识。自己读原著+思维导图/读书笔记：将知识系统化，方便以后查阅。自己读原著+践行练习：将所学知识应用到实际生活中。自己读原著+践行练习+输出教授：不仅能够自己做到，还能教别人，这才是真正的深度学习。为什么要深度学习？𐟤” 《天道》里有句经典台词：“只要不是我觉到悟到的，你给不了我，给了我也拿不住。只有我自己觉到悟到，我才有可能做到，能做到的才是我的。”从知道到做到，本身就是一种巨大的进步。而当我们必须动用已有的知识去解释新知识，还能解释得清楚，就意味着已经把新知识纳入了自己的知识体系，同时达到了教授他人的水平。如何深度学习？𐟓š 获取一手知识：尽可能获取并亲自钻研一手知识。以阅读为例，听书虽然便捷，但自己读原著才能找出触动自己的点，获取自己的思考。用自己的话写出来：斯蒂芬ⷥ𙳥…‹说：“写作之难，在于将网状的思想，通过树状的句法，用线性的文字展开。”通过写作输出，就是把作者的思想用自己的语言重构，用自己的经历、学识、立场去解释、去延伸作者的知识。反思生活：人与人的差距，不是来自于年龄、经验，而是来自总结、反思和升华的能力。通过持续的反思，很多看似并无关联的事情就发生了底层联系。所以，从今天起，每天抽出一点时间，聚焦当下最重要的事，慢慢练习自己的深度学习能力。即使再忙再累，也要掌握深度学习的能力，这是一个技能，它一定会让你事半功倍，越走越远！

如何用高水平提问促进幼儿深度学习？ 𐟌𑠥𐏨„‘袋，大问题——如何用高水平提问促进幼儿深度学习？ 𐟓š 什么是高水平问题？高水平问题是指那些能够激发幼儿思考、探索和解决问题的提问。它们不仅能帮助幼儿理解新概念，还能促进他们批判性思维和创新能力的发展。 𐟎ŽŒ握提问的技巧教师提问时，要注意以下几点：提问要具体、明确，避免模糊不清。问题要有层次性，逐步引导幼儿深入思考。提问要有趣味性，能够吸引幼儿的注意力。 𐟏 在教室里的活动区中使用的问题在教室的活动区中，可以通过以下问题来促进幼儿的深度学习： “你看到了什么？”—— 引导幼儿观察周围环境。 “你觉得这样做为什么不好？”—— 帮助幼儿理解规则和秩序。 “你有什么新发现？”—— 鼓励幼儿探索和发现新事物。 𐟎䠨ﭨ耦𔻥Š褸�🧔觚„问题在语言活动中，可以通过以下问题来促进幼儿的深度学习： “这个故事告诉我们什么？”—— 帮助幼儿理解故事的主题和寓意。 “你喜欢这个故事吗？为什么？”—— 引导幼儿表达自己的感受和看法。 “你觉得这个故事还可以怎么改编？”—— 激发幼儿的创造力和想象力。 𐟏ƒ‍♂️ 户外活动中使用的问题在户外活动中，可以通过以下问题来促进幼儿的深度学习： “你在做什么？”—— 帮助幼儿理解自己的行为和目的。 “你觉得这样做有什么好处？”—— 引导幼儿思考行为的意义和价值。 “你还有什么新的发现吗？”—— 鼓励幼儿探索和发现新事物。 𐟍𝯸 进餐活动中使用的问题在进餐活动中，可以通过以下问题来促进幼儿的深度学习： “你今天吃了什么？”—— 帮助幼儿了解自己的饮食。 “你觉得这些食物好吃吗？”—— 引导幼儿表达自己的感受。 “为什么这些食物对我们的身体有好处？”—— 帮助幼儿理解食物的营养价值。 𐟏ž️ 环境展示中使用的问题在环境展示中，可以通过以下问题来促进幼儿的深度学习： “你在看什么？”—— 帮助幼儿观察周围环境。 “你觉得这些展示有什么意义？”—— 引导幼儿理解展示的目的和价值。 “你还有什么新的发现吗？”—— 鼓励幼儿探索和发现新事物。 𐟓 着手实施的注意点在实施高水平提问时，要注意以下几点：提问要能激励幼儿想出点子和解决方法，支持他们自己的事情自己做。提问要有趣味性，能够吸引幼儿的注意力，让他们愿意参与活动。提问要有层次性，逐步引导幼儿深入思考，不断增强其自理能力。

数学专业考研逆袭指南：深度学习三大技巧大家好，我是孙孙！今年考研，数学专业，总分383，数学分析138，高等代数128。备考初期，我投入了大量时间，但效果不佳，进度停滞不前。经过反思，我找到了适合自己的学习方法，最终在四个月内实现了逆风翻盘，成功上岸！今天，我想和大家分享一些关于如何通过深度学习提高数学成绩的小技巧。 𐟌Ÿ什么是深度学习？深度学习与浅度学习相对。浅度学习只是表面功夫，比如只看视频不思考，遇到难题直接听讲解，抄写定义定理却不理解，整理错题本却从不翻看。这种学习方式只能满足输入，知识永远浮在表面。而深度学习则注重自我输出，自主动脑。 𐟌Ÿ如何进行深度学习？ ▫️预习网课前先看课本：在听网课前，先自己看课本，标注出不明白的地方。然后带着疑问去听课，重点听有疑问的地方。对于理解的知识点，可以倍速过，主要关注有没有忽略的地方以及重难点。这样听课不容易跑神，效率更高。 ▫️做题前先思考：做题前先自己动脑思考，实在不会时再去听讲解。听完一遍后停下来梳理思路和解题方法，尝试自己动手写。写不出来再去听讲解，如此反复，直到能够梳理出思路并写出完整的解题过程。 ▫️章节复盘：学完一个章节后，及时进行框架式复盘，包括定义定理、重难点、经典题型、易错点、解题方法等。 ▫️保持头脑清醒：学数学时保持头脑清醒，不要试图通过听专业课和做题来使自己清醒。可以背背单词，散散步。 ▫️及时获得正面反馈：考研是场马拉松，需要及时获得正面反馈。按时完成任务或者近段时间表现不错，可以给自己物质奖励或者口头表扬。我后期几乎天天喝奶茶奖励自己。 ▫️主动休息：深度学习需要专注的头脑，而非长时间的消耗。在学累的时候适当休息，及时调整再出发！ 𐟌Ÿ总结无论人生上到哪一层台阶，阶下有人在仰望你，阶上亦有人在俯视你。你抬头自卑，低头自得，唯有平视，才能看见真实的自己。希望大家在学习的过程中专注自己脚下的路，进度快的不要沾沾自喜，进度慢的也无需焦虑紧张，祝大家都能一战成硕！

50节课！轻松学AI 𐟎“ 课程概览：人工智能通识课，共50节，每节25-30分钟，带你从基础到前沿全面了解人工智能。 𐟓š 主要内容： 𐟔 人工智能概述：从定义到发展历程，让你对AI有一个清晰的认识。 𐟓– 人工智能基础：学习AI的核心概念、算法和数学基础。 𐟎𚺥𗥦™𚨃𝥺”用：探索AI在实际生活中的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断等。 𐟔젤𚺥𗥦™𚨃𝥉沿：了解最新的AI技术和发展趋势，如深度学习、机器学习等。 𐟎ﾧ苧›‡：通过学习，你将具备人工智能的基础素养，能够理解和应用AI技术。 𐟓‘ 课件资源：提供50套精心设计的课件，适合小学信息技术课程使用。 𐟓– 第一讲：从“什么是人工智能”开始，带你走进AI的世界。

数据科学家是否需要掌握深度学习模型？𐟤” 这个问题引发了许多讨论，欢迎大家在评论区分享你的看法！ 𐟓š 什么是深度学习模型？通常认为，隐层大于等于两层的神经网络（NN）就可以被称为深度神经网络（DNN）。三层NN已经能够估计任意目标函数，更多隐层被认为是“非必要”。 𐟒ᠤ𘉥𑂎N的表达能力如何？二层NN等同于线性模型，只能表达输出目标变量和输入特征变量之间的线性关系。增加一个隐层后，能够表达所有特征之间的线性组合关系，再加上激活函数，可以进行非线性输出，模型表达能力进一步增强，可以拟合任意复杂的决策边界。 𐟓𗠤𛀤𙈦—𖥀™使用DNN？ DNN在图像和语言文本处理中非常有用。复杂特征对求解视觉和语言问题非常有帮助，多个隐层可以更为高效地估计这些高阶抽象特征。 𐟓Š tabular data中会有复杂特征吗？几乎不可能。在收集数据时，每一个维度特征都可以被认为是从独立通道得到，有独立意义。即使多维度特征编码，其各个维度也是不相关的，防止共线性。 𐟔 结构化数据的表达能力如何？对于结构化数据，只考虑特征之间的一阶线性组合关系，三层NN已经足够。其表达能力已经强过线性模型、贝叶斯、决策树。 𐟒ꠥ悤𝕥➥Š NN的表达能力？通过增加隐层中的神经元数量来提升NN的表达能力。对于结构化数据，四层、五层NN对性能提升很有限。 𐟌 数据科学家需要深度学习模型吗？虽然没必要使用“深度网络”，但深度学习的框架是值得使用的。因为它所运用的技术几乎把DNN塑造成完美模型，No Free Lunch 似乎对它不起作用！ 𐟔„ 三层NN是完美模型吗？普通神经网络的主要缺点是当冗余特征和不相关特征特别多时，会有过拟合。三层NN可以使用dropout技术来克服这个问题。 𐟛 ️ 深度学习对数据组织的贡献深度学习对数据组织（batch, epoch）、正则化（dropout）、集成学习（ensemble）、并行处理等技术都有所继承。这些技术在三层NN中都能得到体现。

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