深度学习 编程语言

1. 什么是深度学习，怎么学习深度学习？
2. 计算机专业研究生学习深度学习有用吗？

什么是深度学习，怎么学习深度学习？

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。

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）。

深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。典型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等。

入门深度学习最重要的就是需要掌握三大基本网络框架，即CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络。即CNN卷积神经网络：最流行的深度学习模型，已成为当前图像识别领域的研究热点。主要应用于图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移等;RNN循环神经网络：应用领域最广泛的深度学习模型，只要考虑时间先后顺序问题的都可以使用RNN来解决，常见的应用领域有:自然语言处理、机器翻译、语音识别、音乐合成、聊天机器人、推荐算法等;GAN对抗神经网络：这是非监督式学习的一种方法，GAN的应用范围较广，扩展性也很强，主要应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

可以通过互联网寻找相应的公开课进行上述内容的学习，并且通过一些[_a***_]项目进行练习。

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]

计算机专业研究生学习深度学习有用吗？

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***。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实习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！

作为一名计算机专业的教育工作者，我来说说我的看法。

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！

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