這個提問方式矛盾了，深度是指有一定的理論和實踐基礎上，再深層次洞察底層邏輯並抓捕事物的本源，心中大致演化出符合此事物的變化方向或終極形態。

如螳螂拳或詠春，眉中雙眼，上下人中，是它打擊的關鍵。

完全可以。

我們會跟隨實際的程式碼編寫，一步一步進行指導。在資料科學、大資料和機器學習（深度學習）領域，Python 被視作最為簡潔和直接的指令碼程式語言，被科研領域和工程領域廣泛採用，因此 本課程也會針對 Python 程式語言本身，跟隨程式設計實戰，與大家一起程式設計的過程中逐步講解。

事實上 Java 程式語言在大資料處理和機器學習領域的應用也十分廣泛，課程中涉及到 真實工程程式碼的部分，我們會將 C++ 與 Java 版本一同展示和講解。由於這不是一門教學程式語言的課程，更注重於實際應用的編寫，因此程式語言特性方面的門檻較低。

本課程著眼於海量資料實時處理和深度神經網路架構和程式設計，程式語言這塊不會是瓶頸。並且，大家會跟隨老師一起，編寫機器學習程式碼，也會因此熟悉 Python 程式設計，事實上這對未來的個人發展和工作具有非常大的幫助。

在課程後半段，我們將會使用前半段課程編寫的實驗程式，轉化為實際的工業級程式碼和產品，這時將涉及 C/C++ 和 Java 程式碼的編寫。由於 Java 在面向物件的基本結構上與 C++ 十分相似，因此這一塊也應當不是問題。

正如前面所闡述的，我們也會同時展示 Java 版本的高層應用實現。最終，同學們會發現這些程式碼雖然由不同程式語言實現，但大體相當，並無過多區別。另外，針對程式語言方面的疑慮，老師也會手把手從最基本的程式碼開始編寫，並儘可能詳細講解每一段重要的程式碼。

如果有其他語言的基礎，但是沒有 C＋＋和 python 基礎也是完全可以學習的，語言只是工具，有其他語言基礎學習新語言很快，尤其是 Python 這種語言很簡單，而 Java 和 C++ 相比之下可能需要花費更多時間去學習。但本門課程在工程實踐環節也會針對編寫的程式碼進行詳解，儘可能確保打消大家對這一方面的顧慮。

深度學習屬於人工智慧的一個內容之一，除此之外還有機器學習和強化學習。學習人工智慧需要有Python和高數的基礎，所以零基礎不適合學習。如果想學習可以看看百戰程式設計師的課程。

零基礎是指人工智慧方向零基礎，還是說完全沒有程式設計基礎

深度學習需要有一定的程式設計基礎，最好是Python的程式設計基礎，人工智慧方向Python作為開發工具用的是最廣泛的，

深度學習課程中會加入Python的基礎課程，對於你擔心的零基礎學習會有很大的幫助

中科院自動化所的專家授課，企業級專案實戰，

贈送課程原始碼，答疑解惑

有興趣可以瞭解一下中公的深度學習課程