动手学深度学代码
cysgjj时间2024-04-11 23:39:06分类编程语言浏览41
计算机专业研究生学习深度学习有用吗？
首先，对于普通大学的硕士研究生来说，如果能做好读研期间的规划并取得一定的成果，未来就业的选择空间还是比较大的，也有很多机会能够进入大厂发展。从近几年研究生的就业情况来看，开发岗位的数量确实相对多一些，所以重视开发能力的提升对于就业是有积极影响的。
当前很多计算机相关专业的研究生会主攻深度学习方向，相关的参考资料也比较多，所以初期的学习体验是能够得到保障的，但是要想做出创新成果也并不容易。如果从就业的角度出发，要重视深度学习与行业场景的结合，这样在做深度学习的过程中，也可以同时锻炼自己的开发能力，这是比较理想的选择。
在选择编程语言的时候，Java和C++都是可以选择的，从当前整体的人才需求数量来说，J***a的人才需求量相对大一些，而且J***a对于学习场景的要求不高，自主学习也能够达到一个较好的学习效果，所以选择主攻J***a是比较稳妥的选择。如果选择主攻C++，则需要考虑如何为自己营造一个实践和交流场景，这对于学习效果的影响是比较直接的。
计算机专业读研期间的整体压力还是比较大的，如果在主攻方向之外再开辟一条自主学习路线，一定要注意做好时间规划，否则很容易导致延期毕业，这对于后续的影响还是比较大的，所以一定要尽量争取主攻方向跟就业方向相契合，这不仅可以充分利用学校的科研***，整体的读研压力也不会太大。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
这里是益知课堂，很高兴回答你这个问题，首先学习深度学习的相关理论建议先学机器学习的相关基础算法和理论。因为深度学习很多都是以机器学习的内容为基础的，只是说深度学习是属于机器学习的一个全新的领域，其核心的以神经网络为基础，以尽可能模拟人体大脑的神经网络，例如模拟人体大脑对于生活中的图像、声音和感知的处理方式。
所以说，机器学习里面包含了深度学习，这也是人工智能目前主要的研究方法论。此外还有像数据挖掘技术，其实也是机器学习里面的一种数据分析技术，这些都是我们目前的人工智能的表现形式，很早之前的机器学习都是基于大量数据的统计，所以其应该属于统计学，由于现在数量势纷庞大，数据科学才单独作为一个方向。
作为计算机专业的研究生，你学习的内容可以有很多选择，如果你的研究方向刚好是人工智能或者是和算法相关，学习机器学习和深度学习肯定是非常有必要的。如果你学的是Python那么在编程语言的基础上，学习算法将是你的核心竞争力，对你的研究和之后找[_a***_]和工作都是非常有帮助的。
那么，怎么来学习机器学习和深度学习呢，我觉得你需要找准方向。这里有几本书可以参考，当然你可以和导师咨询，结合项目或者实际的问题进行学习是非常重要的，可以避免走很多弯路，问题为导向也可以让你更容易坚持下去。所以，计算机专业的学生特别是研究生，是非常有必要学习机器学习和深度学下的相关知识的。
我是招财猫，这里是益知课堂，为你分享有益知识！
深度学习，包括哪些？
人工智能深度学习包括的领域有语音识别，图片识别，机器对话等，广泛应用于电商，智能制造，医疗，金融，安防，司法，游戏和环境，需要了解的知识有人工神经网络及卷积神经网络，循环神经网络，生成式对抗网络等。
深度学习（deep learing）是机械学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。至今已有数种深度学习架构，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另外。“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。
深度学习在自然语言处理中的应用有哪些？
自然语言处理主要包含以下7种应用：
1. 文本分类
文本分类Text ClassificaTIon
文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。
2. 语言建模
语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。
“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，
手写识别和统计学的机器翻译。
3. 语音识别
语音识别是解决如何理解人类所说的问题。
深度学习在自然语言处理过程中的应用相对还是比较多的，常见的是文本分类、命名实体识别、实体关系抽取、知识图谱补全等等。每年的ACL、EMNLP、NLPCC等相关顶会都会有很多深度学习在自然语言处理方向的模型出现，可以多多关注。
现在深度学习在NLP领域中比较火的原因是，大型的预训练模型可以得到一个非常好的预测结果，有利于提升当前的SOTA结果。但是长远角度来看，深度学习模型的耗时仍然是一个非常严重的问题，当这个问题解决以后，深度学习就会有一个非常强大的落地场景。现在研究深度学习耗时问题的团队也非常多，所以深度学习在NLP领域中的应用还是比较多的。
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