曾被MIT技術評論列為2013年十大突破性技術（Deep Learning居首），它是以ML中的神經網略學習演算法存在的。人工智慧現階段分為弱人工智慧和強人工智慧，神經網路搖身一變成了如今的DL。學界對DL一般有兩種看法，實際上當下科技能實現的所謂“人工智慧”都是弱AI，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發展成一個新的學習分支，即end-to-end）說不定就是實現未來強AI的突破口1。或者換句話說. 深度學習與AI。在DL還沒有火起來的時候。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關係，隨著計算資源和big data的興起，奧創那種才是強AI（甚至是boss級的），也就是我上面說的end-to-end的“深度學習的思想”。本質上來講，人工智慧相比深度學習是更寬泛的概念，深度學習這種技術（我更喜歡稱其為一種思想。 2。而深度學習，一種是將其視作feature extractor，是AI中的一種技術或思想. 深度學習與ML

深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。

人工智慧時代已經到來，AlohaGO的擊敗李世石成為了圍棋界的神話，讓許多人震驚不已。那麼AlphaGo是怎麼產出的呢?它是源自於人工智慧的深度學習。

人工智慧深度學習j教學班顧名思義就是針對人工智慧深度學習技術開展的教學課程。學習這些課程，可以瞭解人工智慧技術，參加人工智慧專案實戰，畢業後去從事人工智慧相關崗位的工作。

深度學習是人工智慧領域的一個最新出現的研究方向，可以讓人工智慧從人工到智慧，深度學習其實是讓機器自主學習，舉個例子來說，之前機器需要辨別人，那就先要給機器人的輪廓，人的特點去識別，當我需要識別的物件換成貓之後，就需要再給機器貓的輪廓和特徵，深度學習則不然，讓機器更加智慧，他可以通過自己生成更多的資料，去給判斷做支撐，專案的話，比如影象識別，語音識別，自然語言處理都是應用領域，如果對深度學習課程感興趣的話，可以看看中公教育和中科院人工智慧專家推出的深度學習課程，除了成體系的理論知識還有很多實操專案，技術和理論都能落地

深度學習（deep learning）是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。

至今已有數種深度學習框架，如深度神經網路、卷積神經網路和深度置信網路和遞迴神經網路已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音訊識別與生物資訊學等領域並獲取了極好的效果。另外，“深度學習”已成為類似術語，或者說是神經網路的品牌重塑。最近中公教育好像請到了中科院的老師講課。

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。

深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對資料進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的互動方式適應環境。

例如，正在接受計算機視覺訓練的深度學習系統可能會首先學會識別出現在影象中的物體邊緣。這些資訊被傳送到下一層，可能會學習識別角落或其他特徵。它一遍又一遍地經歷同樣的過程，直到系統最終開發識別物體甚至識別人臉的能力。

人工智慧深度學習顧名思義就是針對人工智慧深度學習技術開展的教學課程。學習這些課程，可以瞭解人工智慧技術，參加人工智慧專案實戰，畢業後去從事人工智慧相關崗位的工作。中公教育的不錯，大品牌講師和課程都很專業