深度學習是機器學習(人工智慧機制)的一個特定子集。它的程式設計框架看起來非常複雜，但其實思路很好理解，無非就是“以人腦為模型實現計算機系統智慧化。”

在過去的十幾年裡，研發人員進行了很多努力，研發出了模仿人類大腦工作方式的演算法，由此也催生出了很多有價值的分析工具。

神經網路及其使用方式

從寫作的角度理解：如果你讓十個人寫同一個單詞，由於書寫、紙張、墨水和個人癖好的不同，每個人寫出來的單詞都是不一樣的，但即便如此，人腦也能識別出這些單詞都是同一個單詞，因為人腦對這些因素都足夠了解。但如果是一個普通的計算機系統便做不到這些，因為計算機只能從表象上分析。

神經網路因此而出現，它是一種模擬大腦神經元相互作用的演算法。神經網路試圖以思維的方式來分析資料。它們的目標是處理混亂的資料，並得出有用的結論。為了方便理解，我們可以將神經網路分成三個重要部分。

輸入層

在輸入層，神經網路吸收所有未分類的資料。這意味著需要把資訊分解成數字，然後把它們轉換成非資料或“神經元”。如果你想教神經網路識別單詞，那麼輸入層就會用數學方法定義每個字母的形狀，把它分解成數字語言，這樣網路就可以開始工作了。輸入層可能非常簡單也可能非常複雜，具體要取決於數學方式所表達的內容的難易程度。

隱藏層

神經網路的中心是隱藏層——從一個到多個。這些層是由它們自己的數字神經元構成的。單個神經元是一個基本的模型，但是層是由長鏈神經元組成的，並且不同的層之間可以相互作用，從而產生複雜的結果。我們的目標是讓神經元能夠識別不同的特徵，然後組合成一個單一的實現。就像我們在學習英文之前，都需要學習26個英文字母，然後組合在一起識別出一個完整的單詞，後續即便這個單詞寫得潦草我們也能識別出來。

隱藏層是大量深度學習訓練的地方。例如，如果演算法不能準確地識別一個單詞，程式設計師就會發送“對不起，您輸入有誤”，演算法會重新調整資料的權重，直接找到正確的答案。透過重複這個過程(程式設計師可以手動調整權重)，神經網路便可以建立強大的隱藏層，透過大量的試驗以及外部的一些指令找到正確的答案，這個過程就如同人類大腦的工作方式一樣。如上圖所示，隱藏層也可能變得非常複雜!

輸出層

輸出層的“神經元”相對較少，因為它是最終決策的地方。在這裡，神經網路應用最終分析，確定資料的定義，並根據這些定義得出程式設計結論。例如，“大量的資料線表明這個單詞是lake，而不是lane。”最終，網路傳輸的所有資料都會被縮小到輸出層的特定神經元。因為這是最終目標實現的地方，所以它通常是網路建立的第一部分。

應用

目前，深度學習的應用已經非常廣泛，我們使用的現代技術中，很多都應用了深度學習演算法。例如Alexa、谷歌助手，它們都基於神經網路去理解語音命令。包括如今的各種搜尋系統、攝像監控系統等都離不開深度學習。

該領域還有許多其他的應用，例如醫學就是一個很有潛力的領域，在該領域，深度學習可以被用來分析DNA的缺陷或者分子化合物的潛在益處。在物理方面，越來越多的機器和車輛使用深度學習來預測裝置何時需要維修，以防出現嚴重故障。

深度學習的未來

深度學習的未來特別光明!神經網路的優點在於擅長處理大量的不同的資料(就如同我們大腦每天需要處理所有的事情一樣)。在目前的高階感測器時代，這一點尤為重要，而傳統的計算機在海量資料處理方面就顯得尤其艱難。

另外，深度學習可以處理我們正在收集的海量資料。事實上，與其他分析方法相比，資料量越大，深度學習的效率就越高。這就是為什麼像谷歌這樣的巨頭企業會在深度學習演算法上投入這麼多。

深度學習不容易，因為需要進入沒有打擾的引流狀態。

進入心流狀態需要有以下幾個條件

1.大段沒人打擾的時間，四周沒人，手機調靜音

2.學習自己喜愛的東西，這樣求知慾強，不會分心

3.要變學習邊做筆記，只用眼睛看很難進入心流狀態

深度學習難度，仁者見仁智者見智，關鍵是興趣，天賦也很重要。對上了，深度學習也不是想像中的難。如果離開了興趣，深度學校很難持久。

難，也不難。

知道為什麼學，就不難。

不知道為什麼學，就難。

總的來說，做個有心人，沒啥難事。

深度學習是比較難的，這需要持之以恆的決心。大多數人只憑一時的興趣去學習，把熱情一過就拋到腦後不管了。曾經有這樣一個學生，看到我在寫毛筆，就央求我教他，他說他非常喜歡寫毛筆，我見他言語誠懇丶態度也比較端正，也就答應了他的請求，開始的時候還相當認真，可學到一個月的時候，他就常常缺課了，我問他為什麼經常缺課？他竟然回答說他會寫了，不需要再學了。我無語了，既然這樣，勸學不成，就順其自然吧。大多數人都不願意深度學習，只有少數有恆心的人才能堅持並取得預期學習效果。

沒有什麼東西是簡單的，再簡單的東西，也得你自己願意去學，這樣才能學會，不要還沒開始學習就覺得這個東西很難，我學不會，這樣是不行的，你要相信辦法總比問題多

也不難。

刻意練習在心理學領域的意思是能夠達到一種心流的狀態：一種將大腦注意力毫不費力的集中起來的狀態，這種狀態可以使人忘卻時間，忘卻自己，也忘掉自身問題的存在，我們稱之為心流。

這四種深度工作的哲學方法最適合普通上班族的哲學方法是：節奏哲學深度工作法：輕鬆啟動深度工作的最好方法是將其轉化成一種簡單的常規習慣，目標是創造一種工作節奏，讓你不需要投入精力便可以決定是否需要以及何時需要深入工作的狀態。

固定時間做固定的事情，且不被打擾，長期堅持會讓身體適應這種習慣，神經元周圍的髓磷脂保護大腦回路，如果哪天不看書反而會不自在

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。 

深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是一個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智慧的必經路徑。

深度學習的概念源於人工神經網路的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習透過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分散式特徵表示。研究深度學習的動機在於建立模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影象，聲音和文字等。

在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等很多領域都會用到，前景廣闊，有時間有精力有能力的話，可以去認真深造。

深度學習是要更難一些的，要求有這個計算機方面的基礎 因為你連最基礎的還沒掌握 怎麼深度學習啊 但是學習任何東西其實都是有他的規律性的 只要靜下心好好的學習 是沒有問題的

計算機、數學等專業學深度學習比較有優勢，最重要的還是得有真實企業級專案實操，直面複雜開發環境，擺脫開源專案理想化開發，更加符合企業真實需求，優就業有個和中科院合作的課程可以看看

隨著2020年的到來，人類進入了一個嶄新的十年。回顧過去10年，深度學習領域取得了巨大進步，解決了許多以前難以解決的問題。

從自動駕駛到Deepfake，深度學習正在改變世界。隨著深度學習在各個領域井噴式進展，現已成為當下最熱門的技術。

深度學習其實是機器學習(Machine Learning)的一個分支學科，至於現在深度學習有多麼熱門，我就不強調了，總之你能想象到的領域，在未來都可能應用到深度學習。

更重要的是，“深度學習”演算法包含精妙的思想，能夠代表這個時代的精神。

深度學習已成為程式設計領域薪資最高的崗位

如今接觸深度學習的人越來越多，但由於深度學習涉及面比較廣，很多學者會對此望而卻步。

但是如果學好深度學習，不僅僅可以給你帶來高薪資，也有可能會給你帶來很多的榮譽！因為在此領域還是非常缺乏人才的！

大家可以看一份資料：

連應屆生深度學習崗的薪資，都已經達到了很多其他網際網路職業3年工作經驗都難以達到的水平。

總結下，都有哪些人適合入行深度學習？

有高等數學基礎的公司技術崗在職人員，需要 AI 賦能。在校或者在職的前端、php、python碼農，有程式設計基礎的人。具備較好的邏輯思維能力的學生。想要轉行人工智慧的人。

現在各個大廠，也都有深度學習相關的專案，而且待遇方面也是極其的誘人。

百度推出“少帥計劃”,針對30歲以下的深度學習科學家，開出100萬以上年薪阿里巴巴對外宣佈將透過校園招聘組建一支規模達數百人的NASA“青年軍”華為更是開出200萬年薪招聘應屆畢業生，其專業均為最前沿的人工智慧領域

作為一個有理想的程式設計師，若是不懂人工智慧領域中深度學習這個超熱的技術，是不是會有一種被時代落下的感覺？

那麼，要怎樣入門深度學習呢？

很多門外漢對於深度學習的複雜程度望而卻步，但是其實並未像很多人想象的那樣。

具體你需要經歷以下幾個步驟：

1. 深度學習整體概述：瞭解深度學習的前世今生、為什麼會爆發深度學習熱潮？代表的技術有哪些，涉及到什麼樣的領域、產品、公司，以及各行各業中的應用。2. 深度學習預備知識：數學基礎（線性代數、矩陣、機率統計、最佳化等等）、機器學習基礎、程式設計基礎。3. 深度學習核心知識：神經網路、深度網路結構、影象任務、語音任務、自然語言任務。4. 深度學習進階知識：如何使用深度學習框架，完成網路的搭建、訓練。

我們必須要清楚的就是深度學習屬於機器學習的一種方法，除了深度學習以外，還包括了線性迴歸、邏輯迴歸、SVM、隨機森林、圖模型、貝葉斯等等很多方法。

而目前市場對於深度學習的需求，早已出現供不應求的現象，放眼網上現有的一些深度學習課程，經常會發現有些知識點覆蓋不全，或者學習門檻較高，研究性的問題不多，或者說只關注面試，而忽略了底層的邏輯以及真實案例的實操。

深度學習的概念源於人工神經網路的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構，透過組合低層特徵形成更加抽象的高層屬性或類別特徵，從而對資料進行表徵。簡單來說機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。

深度學習技術現在在國內的應用已經比較成熟了，除了大型企業之外，中小型企業對於深度學習的人才需求還是比較大的，但是，國內高校對於人工智慧的人才培養體系尚不健全，培訓也就成為了產出人工智慧人才的主要渠道之一。

中公教育新推出了關於深度學習的課程，內容涉及計算機視覺、語音識別、自然語言處理等多種重點應用技術點，匹配企業崗位所需75%的招聘要點，對於想入行人工智慧的人學習還是很合適的。

如果對深度學習技術感興趣的話，可以加QQ群1044223982方便更多溝通交流。