首先來看一下機器學習的概念，我們提供給電腦樣例資料，電腦通過一定的模型自己學習出相應的規則，並且這些規則可以隨著資料的輸入不斷調整。而深度學習，則是一種十分有效的機器學習方法。
現在的深度學習主要指的是深度神經網路。神經網路形式上就是一個分層的網路結構，它其實是對神經元連結形式上的一種模擬，並不是真正的去建立一個人腦一樣的結構，因為大腦太複雜了，我們現有的對大腦的瞭解還遠遠不足以讓我們模擬一個大腦出來。所以它主要依賴的是數學，而不是神經科學。
深度學習使機器更加聰明，帶給我們更加智慧的服務。比如說，通過視覺獲取和處理影象、通過聲音講出語言是人類最自然的與外界溝通的方式，但傳統的計算機服務卻無法從本質上讀懂我們這些內容，當我們進行影象搜尋或者向計算機發送某項指令時，我們需要預先在大腦中做一遍處理，將我們原本要表達的意思轉化成計算機能夠讀懂的文字資訊，然後手動輸入到計算機並獲得結果。但在機器學習的幫助下，我們隨意把一張圖片丟給電腦就能返回結果，我們直接用語言就可以來命令計算機來為我們提供各種服務。
這裡給想學習人工智慧深度學習的同學，推薦一下中公教育的深度學習直播課。課程由中科院自動化所人工智慧專家傾力研發，將從實際的科研工程專案中，擷取8個典型任務，帶領學員體驗系統架構設計、關鍵演算法選取、核心模組開發、識別效果測試等實際專案建設的全流程，並重點掌握核心AI模組的開發環節，使學員在結業後能夠直接上手從事技術崗位工作，無需二次熟悉。
同時中公教育深度學習課程技術緊跟市場需求，落地領域寬泛，不限於語音識別、影象識別、機器對話等前沿技術，涵蓋行業內75%技術要點，滿足各類就業需求，助力躋身人工智慧領域優秀人才。
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