人工智能和深度学习，机器学习与数据挖掘

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能和深度学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能和深度学习的解答，让我们一起看看吧。

人工智能和深度学习的关系是什么？

人工智能是指让计算机具有与人一样的智能思考能力的一种技术愿景。

这项技术愿景的定义来源于计算机学家艾伦 图灵，他定义了图灵测试的标准。简单来说就是，让一个测试者与被测试者（一个人和一个计算机)通过一些装置提问沟通。

图灵

如果机器让参与者做出超过30%的误判，那么这台计算机就通过了测试，被认为具有人类智能。其实，也就是说，测试者根本没法发现，对面回答他的提问的到底是人还是计算机，这时候，就判定那台计算机具有人类智能。

图灵之后，大概在1958年左右，美国的计算机科学家就开始大力发展人工智能了。他们希望用编程的办法，也就是编写程序，让计算机能通过图灵测试，实现人类的智能。但很遗憾，这条路没有走通。因为无论人们怎么设置计算机的算法，都没办法让计算机通过测试。人们往往很快就能发现，对面的是一台计算机。

深蓝

从那时开始，人工智能技术就开始没落了，多年来无人问津。这种情况直到互联网时代，互联网+传感器技术，带来了大量的数据。

计算机科学家们开始觉得，可以采用另外的思路来实现人工智能这个梦想。于是，他们开发了深度学习。

什么叫深度学习呢？

就是通过给计算机提供数据，来训练它修改自己的程序和算法。这就相当于你教育孩子的时候，之前的计算机科学家就像不断告诉孩子该怎么做的父母；而深度学习，是让孩子们不断地去经历现实，自己来寻找对现实的解释和理解。

这意味着，计算机科学家只提供一个基础的算法，然后，喂给人工智能大量的数据，让它不断迭代自己的算法来理解这些数据。

而不是像以前一样，遇到无法理解的数据就丢弃掉。因为，没有人能丢弃掉现实，所以计算机才像傻瓜一样，它不理解你，就不搭理你，一下子就被发现是计算机了。

深度学习不能不理数据，他要不断地迭代自己的算法，来找到能解释这些数据的算法。

人工智能深蓝和后来的阿尔法狗，就是深度学习技术的人工智能的代表。它们不断地学习棋谱，最终在国际象棋和围棋上，挑战人类，获得胜利。

正因为如此，深度学习唤起了人工智能的第二次高潮，人们开始相信，人工智能一定能实现，而且会改变世界。

但目前，还没有人工智能宣称通过了图灵测试，所以，目前你会感觉到，那些人工智能助手什么的，还是人工弱智的表现。

但一旦提供大量的数据，人工智能学习的速度是人类永远都赶不上的，所以，人们认为，总有一天，它们会通过图灵测试，并超越人类。

深度学习属于人工智能的前沿技术，是机器学习研究中的一个子集，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。

深度学习带来了人工智能的正循环，可以使机器“自己学会世界上的一些概念”，也就是机器将具备一定的人类般的学习和思考能力。人类自身的学习能力可以帮助我们自行认识世界，而当机器模拟人脑具备了这一能力之后，就可以在一定程度上取代我们部分脑力工作。

就像在工业革命和电力革命的影响力，我们自身从体力劳动中解放出来一样，在深度学习所带来的人工智能革命下，我们同样可以将脑力工作外包给机器。想学习更多前沿技术，可以参考优就业的深度学习课程。

人工智能是一个引入瞩目的领域，包括各种技术和方法，近年其中最受瞩目当属深度学习技术了。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，自从它在2012年的ImageNet识别大赛上折桂，碾压传统的视觉算法后，深度学习方法深受学术界和工业界追捧，其发展趋势如滔滔江水绵延不绝又如黄河泛滥一发而不可收，成为人工智能的最受关注的子领域。

深度学习的另一成名之作是谷歌旗下的DeepMind公司研发的围棋AI程序AlphaGo，首次达到人类职业水准。2016年AlphaGo与世界冠军李世石下五番棋，并以4:1的比分战胜这位围棋界传奇人物，轰动世界。次年5月在乌镇围棋峰会上AlphaGo又以3:0战胜世界冠军柯洁。诸多领域借助深度学习技术取得了突破，可以说深度学习技术改变了世界。

什么是深度学习，怎么学习深度学习？

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，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。

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同.例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep Belief Nets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下:

①无监督学习用于每一层网络的pre-train;

②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入;

③用监督学习去调整所有层；

深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习(ML)方法都要好(稍后将讨论例外情况)。这些又如何转化为现实生活中的情形呢?深度学习更适合无标记数据，因而它并不局限于以实体识别为主的自然语言处理(NLP)领域。[1]

您好，针对您的问题，我作为有六年教学经验的老师给出以下答案：

所谓的深度学习是与普通学习对比而言的，就字面的意思可以看出，这种方式的学习要求我们做到深度化，而不是肤浅的了解相关的知识内容，在当今时代，竞争越发激烈，更要求我们把专业领域的事情做到极致，这就进一步让我们的研究要有深度和广度。我认为深度学习应该做到以下几点：

首先要学会合理的制定目标，确定学习方向。要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

其次要学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。记忆力、注意力、思维、理解力等都要相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。

再者要学会整合知识点，这点很重要。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑有条不紊。要学会把新知识和已学知识联系起来完善知识体系。

最后要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。错题要整理收集，即使订正和加深理解。

什么是深度学习？

深度学习：在批判性思维下去学习，通过整理、反思、总结等步骤去寻找解决问题的方式，并在这个过程中得到持续的学习。

举个栗子，来理解一下这个概念。比如现在有小明、小红、小李三位同学，他们在学习中是不一样的。具体表现如下：

1. 小明同学 属于被动学习，要在老师和家长严格要求下，才能去写作业，背诵知识点。对书本上的知识点，大部分是通过笔记和背书来达到记忆的目的，没有去完全理解，自我学习反馈机制没有形成闭环。
2. 小红同学 属于半主动学习，能够提前预习知识点，也能够根据课后作业发现自己错误的知识点，然后再去找同等类型题，加强自己对知识点的理解。能够形成闭环，但是闭环过小。
3. 小李同学 属于主动学习，能够根据自己学习的知识点，对知识进行归纳、总结、输出。相当于能够把知识点串联起来，通过自主研究，把内容研究的更深刻。同时在学习中形成自己的观点，能够把这类问题总结出来，并且能够用自己的话讲解清楚。

那么，这三位同学里，小李同学就属于在学习中深度学习，不流于表面。能够通过不断的总结，归纳，整理，试验，自我反馈，并且最后能够输出自己的观点。

怎么学习深度学习？

如何锻炼自己深度学习的能力？我认为需要做到以下四点：

1. 高效的沟通能力 深度学习并不代表你闭门造车，可以通过合作的方式，找到问题的答案。那么高效的沟通能力需要你能够耐心的聆听别人的观点，同样也能够高效的表达出自己的观点。那么这样的沟通，能够让你们接触到更多的思路。同样也为你的深度学习，提供了思路来源。
2. 自主能力 所有的深度学习，代表你自己要有足够的自我管控能力。比如上网课的时候，如果拿起手机去刷朋友圈，这节课你就没办法去做到有效学习，更何况深度学习那。另外深度学习，要求你能够自主去学习，通过自己主动总结归纳去学习，甚至能够输出优质内容，才叫深度学习。
3. 求知思维能力 能够在学习中获得归属感和成就感，从而驱动你去不断的学习。比如你通过学习，能够持续在自己感兴趣领域拿奖。这样就能让你的内驱力更强劲，从而让你的求知欲望更加强烈。
4. 内容掌控能力 深度学习代表你能够熟练的应用自己学习的内容。这里不仅要求对自己学习的内容很熟悉，还要能够去应用，避免出现纸上谈兵的情况。也就是一定要通过实践，把自己学习的内容应用在实际上。

写在最后

深度学习概念很高大上，其实就是代表你学习不能流于其表，要学到本质。另外如何深度学习那，可以通过老师提供的4种方式去锻炼一下，当然还有很多方法去锻炼，比如通过番茄法时间管理，让自己进入深度学习的状态。

以上，仅代表个人观点，如有不足，欢迎各位友友指正！

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学习可分为浅学习和深学习，就像阅读可分为泛读和精读一样。深度学习说的就是学习的一种程度。

学习通常都是由浅入深的，一层一层进入，一步一步提升的。下面是根据当下很多人的学习现状，例举的几点关于深度学习的建议。

1、首先要学会对信息进行分级。

当下我们很多信息的来源都是一些自媒体内容，如果你关注或订阅了大量低质、无用的自媒体，这不仅浪费了你的大量时间，同时也大大消耗你的精力。所以，要学会“分级”，哪些信息是要认真阅读的，哪些是可以批量、大致看看的，做出分级，并且在关注/订阅数上也要控制。

2、其次，不要用“收藏”取代学习。

很多文章或课程平台都有提供收藏功能，它其实是针对人性去设计的，让我们误以为存下来了就等于知识到手了、学会了。只是不停的收藏没有用，当你阅读完一篇文章或资料后，觉得对自己有用、收藏后，一定要找一个时间进行系统的学习、思考、整理。比如每天收藏的内容，晚上就把它消化；或者以周为单位，专门抽出一段时间对收藏的内容进行系统学习。

3、其三，学习掌握“快速阅读”的能力。

快速阅读是一种根据材料、需要、时间、精力和内外部环境，有目的、有要点地进行阅读的方法。快速阅读的目的是“透过快速阅读快速建立书本、内容的知识地图，找到重要内容、挖掘出对自己有用的内容、产生“问题意识”，从而促使我们更好地完成阅读，以及对部分内容进行精读（拿一本书来说，重要的内容通常只占全书的两成左右）。

快速阅读能力的掌握，不断的阅读和积累是一方面，也就是多读，多读可以完善你的识文基础（词汇、知识背景、阅读技巧等），从而提高你的阅读速度。另外也需要专门的训练，比如“精英特快速阅读训练”，通过软件训练掌握到一两千字每分钟的阅读速度一般都非常容易就可以做到（正常未经过训练的人阅读速度在200-300字每分钟）。

4、其四，找到学习方向或目标，然后进行“主题阅读/学习”。

首先是选择学习方向或目标，毕竟这世界的知识太多太庞杂，我们一辈子也学不完，事实上我们也并不需要全部了解它，只要吃那冰山的一小角，就够我们过好这辈子了。所以，要学会根据自己的人生目标、成长需求、工作需要等，去明确自己的学习目标，然后通过实际的学习去逐渐完善自己的知识体系。

有了学习方向、主题之后，就可以进行广泛搜集相关书籍资料，进行快速阅读和精读。快速阅读帮我们快速广泛的学习，精读帮我们进一步完善学习。具体的方法比如：①根据你的学习目标，整理清楚你需要解答的问题，或者想了解学习的内容；②然后找到与你主题相关的书籍、资料；③进行快速阅读，找出书籍、资料中以你主题相关的章节或内容；④进行精读，找出或列出一些可以把我们的问题说的很明白的内容或问题；⑤比较分析，不同书里、不同作者对同一问题可能会有各式各样的意见，或者对于不同问题，不同作者都提出了同样的方法意见；通过比较、分析、思考，解答自己问题、完善自己的知识体系。

到此，以上就是小编对于人工智能和深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能和深度学习的2点解答对大家有用。