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  • 1 # 渠沿清風

    隨著對機體哲學、建構主義、後現代主義、複雜性理論、元認知、腦科學等理論認識的加深,人們越來越意識到教育學必須來一個根本性的轉變——把“學習”放在首要地位。在我國臺灣地區全人教育先驅黃政雄校長看來,“教學”“教導”“教育”“教師”等詞語限制了我們對“學習”這件事情的“想象力”,對於“不朽”的隱秘願望更是讓父母與教師們有意無意地爭相嘗試在小孩的心靈上打下自己的印記。他呼籲我們大人“嘗試恢復清澄的目光”,找到“自己心中”那個小孩,重新發現世界,讓生命重新啟動。如偉大的雕塑家康斯坦丁·布朗庫西所言:“當你不再是個小孩時,其實你已經死了。”由此,能否激揚學生的主體精神,就成為新時代推進深度學習乃至一切教育活動的必要價值考量。

    (一)人的深刻大於技術的深刻

    當前深度學習的持續推進,確實有助於提升學生核心素養與21世紀學習能力,但是深度學習的主體永遠是人,人是學習的核心。技術深刻衝擊教育只不過是近兩百年的事情,而人作為萬物的尺度卻與人類同始。人只有產生學習的願望、遭遇學習的情境、對經歷的經驗形成自己的理解才是學習。學習的深度推進源於人經驗的積累、思維的參與與反思的總結。學習的完成始終處於自我懷疑之中,學習沒有止境,我們無法達到真理,但可以不斷趨近於真理。如果人被技術所主宰,將使人陷入創造的枯萎、靈性的凋落、智慧的缺失,乃至人的消亡。

    (二)鬆綁大於周密的精確

    日前推進的基於深度學習的課堂革命,把學生解決問題、獨立思考、批判性思維的養成寄託在教師身上。而我們恰恰忽略了人除了是自然與社會的作品外,更是“統整自然與社會之後的自我完成”,自發性是學生主體自主、創造與自由的根源,而這依賴個體(主體稟賦)不受外在物質、權威與精神威脅之後的自由綻放。只有教師放棄自身的主導控制,堅持師生關係的“鬆綁”取向,賦予學生在一切場合具有評判是非的絕對自由,才會使其處處迸發出活力與創造力。

    (三)激情與態度比能力更重要

    強調新舊知識聯結、情境問題解決與批判反思能力生成的深度學習確實與核心素養的提倡有著千絲萬縷的聯絡,但是深度學習更應該是一種激情與態度。在知識變遷日益迅速的現代社會,學習的熱情與渴望使個體成為“永恆的追求者”,永遠具有自我完成的可能性。深度學習不單單是外在可觀察與可測量的能力,更是一種“成為自己”或自我實現的生命(內在)召喚。人的求知激情與創造渴望一旦萌發,將與宇宙演化共始終,與社會文明變遷同進退,生命不息、奮進不止。

  • 2 # 多餘寶寶

    是人工智慧領域的課程內容

    具體就是一種可以人與機器對話的技術

    學了之後可以從業人工智慧領域的崗位

    薪資條件都會有所提升,未來是人工智慧時代

    學了新技術屬於應運而生

    不會被社會淘汰

  • 3 # 水母星人

    人工智慧

    人工智慧英文縮寫為AI,它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支,又是眾多學科的一個交叉學科,它企圖瞭解智慧的實質,並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器,該領域的研究包括語音識別、影象識別、機器人、自然語言處理、智慧搜尋和專家系統等等,人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域,比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。

    機器學習

    機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性,其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從資料中學習知識,而使機器學習得到的結果不斷接近目標函式的理論。

    機器學習,引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義:

    如果一個程式在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是“具備學習能力的”,那麼它一定要展現出:利用現有的經驗E,不斷改善其完成既定任務T的效能(Performance)的特質。

    機器學習已經有了十分廣泛的應用,例如:資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人運用。在我們當下的生活中,語音輸入識別、手寫輸入識別等技術,識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大,達到了將近97%以上,大家可以在各自的手機上體驗這些功能,這些技術來自於機器學習技術的應用。

    深度學習

    深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱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。晦澀難懂的概念,略微有些難以理解,但是在其高冷的背後,卻有深遠的應用場景和未來。

    關係

    嚴格意義上說,人工智慧和機器學習沒有直接關係,只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式,也是最重要的實現方式。

    深度學習是機器學習比較火的一個方向,其本身是神經網路演算法的衍生,在影象、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。

    人工智慧(AI)和機器學習(ML)現在是兩個非常熱門的流行語,通常似乎可以互換使用。但這二者並不完全一樣,但是有時會導致人們的看法有一些混亂,因此需要解釋這二者之間32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333431363039的區別。當大資料、資料分析,以及更廣泛的技術變革浪潮席捲全球時,這兩個術語都會頻繁出現。總之,最好的答案是:人工智慧是一種機器能夠以人們認為“聰明”的方式執行任務的更廣泛的概念。而且,機器學習是人工智慧的一個最新應用,它基於這樣一個想法:真的應該能夠讓機器訪問資料,讓他們自己學習。

  • 4 # 東北振興

    深度學習是神經網路的延伸也是機器學習研究中的一個新的領域,其動機在於建立、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。透過組合底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。

    關注優就業,學習更多IT知識。

  • 5 # 使用者1958754376653

    深度學習是機器學習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。深度學習是一類模式分析方法的統稱。是近幾年來隨著資訊社會發展、學習科學發展及課程改革向縱身推進而出現的一種新的學習樣態和形式。

  • 6 # 使用者514207511755774

    深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。是人工智慧的一種,推薦去中公教育優就業學習。

  • 7 # Sophia3564

    深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究2113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),他是人工神經網路的研究的概念。 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5261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4102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1653,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。

    優就業深度學習是基於人工智慧理論,與中科院專家合作推出的人工智慧提升學習,適合有人工智慧基礎的人做進一步提升學習的課程。

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