深度学习 大数据,转向深度学习需要什么样的基础

大数据中的蝴蝶人工智能和大数据时代的深度学习是什么？当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。转行做深度学习，想学习什么样的基础深度学习，这个概念源于人工神经网络的研究，这些课程包括但不限于:大数据分析、数据挖掘、数据可视化、机器学习和数据库管理，这些课程将教会学生如何收集、处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和见解。

人工智能(Artificial intelligence)指的是计算机系统的能力，它可以执行以前只有人类智能才能完成的复杂任务。硬件系统能力的不足，发展路径上的偏差，算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在八九十年代一度低迷，近年来，低成本的大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片的出现，使得人工智能的发展出现了向上的拐点。

论坛活动招募话题开启csdnappcopyright 19992020，csdn.net，版权所有搜索博文/帖子/用户登录喜欢打酱油的老鸟关注技术发展趋势。转载8:37:111喜欢打酱油2年关注时局的老鸟。人工智能的发展受到了深度学习技术突破的充分关注和推动。世界各国政府都很重视，资本热潮还在加码。社会各界已经达成共识，它已经成为一个发展热点。

一、深度学习技术现状深度学习是这一轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉等领域的突破，迎来了人工智能新一轮的爆发式发展。而深度学习是实现这些突破的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已经超过人眼的准确率，语音识别技术的准确率达到95%，基于深度神经网络的机器翻译技术已经接近人类的平均翻译水平。

大数据和高性能计算能力使得深度学习技术开始超越人类。随着深度学习技术在应用上的快速发展，一些人开始认为，既然技术可以通过互联网在全世界范围内共享信息，那么随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展，有理由相信未来会创造出比人智能更高的新物种。然而，在人们普遍看好深度学习技术发展前景的同时，也有业内专业人士指出，深度技术的发展还存在诸多问题。

(1)理论问题。深度学习的理论问题主要体现在统计和计算上。对于任何一个非线性函数，都可以找到一个浅层网络和一个深层网络来表示。深度模型在非线性函数上比浅层模型具有更好的性能。但是深度网络的可表示性并不代表可学习性。要了解深度学习样本的复杂程度，以及学习一个足够好的深度模型需要多少训练样本，就必须知道通过训练得到一个更好的模型需要多少计算资源，什么是理想的计算优化。

大数据专业主要学科如下:数据科学与大数据技术(理科学位)。以北京大学为例，主要课程有概率论、数理统计、应用多元统计分析、实变函数、应用回归分析、贝叶斯理论与算法。应用时间序列分析、统计计算、统计机器学习、编程实践、数据结构与算法、分布与并行计算、算法设计与分析、数据库导论、自然语言处理导论、数值与计算方法、人工智能、优化方法、深度学习等。

主要课程有:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学概论、程序设计概论、编程实践、离散数学、概率统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论。计算机系统基础、并行架构与编程、非结构化大数据分析、数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、实用互联网开发技术、采样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据和深度学习中的蝴蝶人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解一下什么是大数据，大数据的本质是什么，大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据时，我们在谈论什么？在大多数人的日常印象中，数据可能代表的是每月的水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，或者是电脑文件里看不懂的一堆源代码。人工智能眼中的数据远不止这些。

在大数据专业，学生将学习各种课程，为未来的职业生涯做准备。这些课程包括但不限于:大数据分析、数据挖掘、数据可视化、机器学习和数据库管理。这些课程将教会学生如何收集、处理和分析大量数据，以提取有价值的信息和见解。同时，学生还将学习如何使用各种工具和技术来处理和可视化数据，以便更好地理解和传达数据的意义。简而言之，大数据课程将为学生提供在未来职业生涯中取得成功所必需的技能和知识。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。具有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习结合低级特征，形成更抽象的高级表示属性类别或特征，从而发现数据的分布式特征，表明大脑具有深度架构。例如，视觉皮层已经被很好地研究过了，显示了一系列区域，每个区域都包含一个输入表示和一个到另一个的信号流(这里忽略了一些平行路径上的相关性，所以更复杂)。

需要注意的是，大脑中的表征紧密分布在中间，并且是纯局部的:它们是稀疏的:1%的神经元同时活跃。给定大量的神经元，仍然有一个非常高效(指数高效)的表示，认知过程是一步一步进行的，逐步将人的思想和概念分层抽象出来；人类先学习简单的概念，然后用它们来表示更抽象的概念；工程师将任务分解成多个抽象层次来处理；学习/发现这些概念(知识工程因缺乏自省而失败。