很多朋友对于人工智能 学习 知乎和人工智能入门知乎不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能深度学习有含金量吗？
2. 现在适合学习人工智能吗？普通本科学历好找工作吗？
3. 人工智能的深度学习是什么意思？好学么？
4. 何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？

人工智能深度学习有含金量吗？

当然有，而且并不是谁都能学得会的。

如果你真的想学，建议你先补补数学，等数学补得差不多了，觉着自己可以了，再去学习深度学习吧

现在适合学习人工智能吗？普通本科学历好找工作吗？

很高兴回答你的问题。

首先针对人工智能这个专业来讲，目前人工智能的发展已经到了可以设立学科的阶段，可见万物互联与智能化的时代正在到来，随着学科的建立与完善，整个社会与人工智能将会互相推动着进步，在下一波产业互联网到来之前，人工智能的学习势必是一个正确的选择。

如今，国内资源丰富的高校们已经设立了人工智能本科专业，这意味着研究生在人工智能方面的课程设置做的比较完善，那么关于这方面的学习完整性是不需要学生们担心的。其次人工智能未来的发展方向非常的广，随着信息交叉专业逐渐向人工智能靠近，许多产业应用有望在信息提速（5G到来时）后得到广泛的落地。

关于人工智能就业的问题，现在绝大多数产业落地面临最多的问题是场景化不精细，技术落地成本高，在整体智能化推动过程中决策尤其不容易，那么在产业规划与发展上面需要本专业的学生拥有很强的行业知识和场景剖析能力。因此现在多数的人工智能职位要求你的工作经验十分的丰富，学历要求虽然放宽至本科，但对于本专业的学生来说，仅仅掌握一定的技术能力并不能很好的去胜任这个职位。因此企业会更看重学历与经历，当然不排除你是dev大佬！

如今，新兴的学科如交互设计，服务设计，物联网等等与人工智能相辅相成，任何产业的发展从来不是单一兴起的，那么在未来如何将人工智能更好的配合其他产业与服务落地是学生们需要长期去关注和学习的！

关注我~让我们一起去探索未来的世界！

人工智能的深度学习是什么意思？好学么？

我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。

首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“弱人工智能”。其中：

希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。

希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。

AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。

所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。

机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

目前的机器学习可以分为三大类：

（1）有监督的学习

数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：

a.二元分类

简单粗暴地理解，即让AI做是非题

b.多元分类

可以理解为，让AI做选择题

c.回归分析

可以理解为，让AI做计算题

（2）无监督的学习

从现有数据并不知道预测的答案，无预测目标（labels）。

（3）强化学习

通过定义的动作、状态和奖励不断训练，使其学会某种能力。

机器学习有一个很有意思的技术，叫做人工神经网络。

人工神经网络（ANN：ArtificialNeuralNetwork）是一种模拟人脑神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。它可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。

通过这两张图的对比，我们可以看到，机器学习中的人工神经网络很好地借鉴了人类神经网络的特点，是一种非常有意思的仿真。

而深度学习是一种特殊的机器学习，是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

深度学习能直接对大量数据进行表征学习，来替代手工获取特征。深度学习与传统机器学习最主要的区别在于：随着数据规模的增加其性能也不断增长。引发深度学习热潮的一个标志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研发）击败了李世石九段。

相应的，深度学习有一个非常重要的技术，叫做卷积神经网络。

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种典型的深度神经网络，它避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

最后，我们用一张图来梳理一下人工智能、机器学习、深度学习的关系：

何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？

两张图说明一切

例子

机器学习

基于机器学习的汽车发动机工况识别方法

https://www.toutiao.com/article/7130510873906512397/

最大离散重叠小波变换MODWT和支持向量回归SVR的金融时间序列预测

https://www.toutiao.com/article/7130793123613065763/

基于小波变换和机器学习的地震信号处理和识别

https://www.toutiao.com/article/7131957635854647849/

深度学习

深度学习deeplearning特征可视化探索

https://www.toutiao.com/article/7133464905424126500/

基于深度学习的水痘发病预测

https://www.toutiao.com/article/7133466696760771113/

基于深度学习（深层自编码器）的语音信号降噪方法

https://www.toutiao.com/article/7134838398463935017/

基于小波分析和深度学习的时间序列分类并可视化相关特征

https://www.toutiao.com/article/7136077097562620430/

关于人工智能 学习 知乎，人工智能入门知乎的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。