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。深度學習比較難，但是有必要學習，學好了，工資會漲很多

難度是有一些的，不過有程式設計基礎的話學起來也沒有太大困難，像做金融或IT行業的還是有必要學習一下的，我看優就業有和中科院一起推出了深度學習課程

深度學習（DL DeepLearning）是機器學習的一種常用方法。屬於人工智慧的研究領域。

從現在研究的結果看，也可以把深度學習狹義的理解為神經網路。

深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，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。

常用的神經網路有ANNS，密集連線的神經網路。

可以去優就業瞭解一下

深度學習是本輪人工智慧爆發的關鍵技術。人工智慧技術在計算機視覺和自然語言處理等領域取得的突破性進展，使得人工智慧迎來新一輪爆發式發展。而深度學習是實現這些突破性進展的關鍵技術。其中，基於深度卷積網路的影象分類技術已超過人眼的準確率，基於深度神經網路的語音識別技術已達到95%的準確率，基於深度神經網路的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。準確率的大幅提升使得計算機視覺和自然語言處理進入產業化階段，帶來新產業的興起。

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每個新知識的領域都會有屬於各自課程的難度

像優

就業的深度學習是在人工智慧的領域上一次深度的講解

據說和中科院全球第七人工智慧領域的權威技術合作

未來肯定是人工智慧時代，學習肯定是有必要的

深度學習是機器學習領域中的一個新的研究方向，它被引入到機器學習中為了更為接近最初的目標——人工智慧。

每一門學科都是有淺顯的內容，也有深奧的理論，深度學習也不例外。但是對於想真正學好的有心人來說，沒有逾越不了的障礙。至於難度要看是在什麼情況下接觸到這個問題的，是統一的教學還是自我提升，學習的方法和途徑關係到學習效果。

對於相關行業人員來說，深度學習是能力金字塔中重要一環。而對於大眾來說，有興趣就可以學習瞭解，所以是否有必要研究取決於自身情況。