大數(shù)據(jù)中的蝴蝶人工智能和大數(shù)據(jù)時代的深度學(xué)習(xí)是什么？當(dāng)代人工智能離不開大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法。轉(zhuǎn)行做深度學(xué)習(xí)，想學(xué)習(xí)什么樣的基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)，這個概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，這些課程包括但不限于:大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫管理，這些課程將教會學(xué)生如何收集、處理和分析大量數(shù)據(jù)，以提取有價值的信息和見解。

人工智能(Artificial intelligence)指的是計算機系統(tǒng)的能力，它可以執(zhí)行以前只有人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)。硬件系統(tǒng)能力的不足，發(fā)展路徑上的偏差，算法的缺陷，使得人工智能技術(shù)的發(fā)展在八九十年代一度低迷，近年來，低成本的大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法和人腦芯片的出現(xiàn)，使得人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了向上的拐點。

論壇活動招募話題開啟csdnappcopyright 19992020，csdn.net，版權(quán)所有搜索博文/帖子/用戶登錄喜歡打醬油的老鳥關(guān)注技術(shù)發(fā)展趨勢。轉(zhuǎn)載8:37:111喜歡打醬油2年關(guān)注時局的老鳥。人工智能的發(fā)展受到了深度學(xué)習(xí)技術(shù)突破的充分關(guān)注和推動。世界各國政府都很重視，資本熱潮還在加碼。社會各界已經(jīng)達成共識，它已經(jīng)成為一個發(fā)展熱點。

一、深度學(xué)習(xí)技術(shù)現(xiàn)狀深度學(xué)習(xí)是這一輪人工智能爆發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)。人工智能技術(shù)在計算機視覺等領(lǐng)域的突破，迎來了人工智能新一輪的爆發(fā)式發(fā)展。而深度學(xué)習(xí)是實現(xiàn)這些突破的關(guān)鍵技術(shù)。其中，基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分類技術(shù)已經(jīng)超過人眼的準(zhǔn)確率，語音識別技術(shù)的準(zhǔn)確率達到95%，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯技術(shù)已經(jīng)接近人類的平均翻譯水平。

大數(shù)據(jù)和高性能計算能力使得深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始超越人類。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在應(yīng)用上的快速發(fā)展，一些人開始認(rèn)為，既然技術(shù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)在全世界范圍內(nèi)共享信息，那么隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的發(fā)展，有理由相信未來會創(chuàng)造出比人智能更高的新物種。然而，在人們普遍看好深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展前景的同時，也有業(yè)內(nèi)專業(yè)人士指出，深度技術(shù)的發(fā)展還存在諸多問題。

(1)理論問題。深度學(xué)習(xí)的理論問題主要體現(xiàn)在統(tǒng)計和計算上。對于任何一個非線性函數(shù)，都可以找到一個淺層網(wǎng)絡(luò)和一個深層網(wǎng)絡(luò)來表示。深度模型在非線性函數(shù)上比淺層模型具有更好的性能。但是深度網(wǎng)絡(luò)的可表示性并不代表可學(xué)習(xí)性。要了解深度學(xué)習(xí)樣本的復(fù)雜程度，以及學(xué)習(xí)一個足夠好的深度模型需要多少訓(xùn)練樣本，就必須知道通過訓(xùn)練得到一個更好的模型需要多少計算資源，什么是理想的計算優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)科如下:數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)(理科學(xué)位)。以北京大學(xué)為例，主要課程有概率論、數(shù)理統(tǒng)計、應(yīng)用多元統(tǒng)計分析、實變函數(shù)、應(yīng)用回歸分析、貝葉斯理論與算法。應(yīng)用時間序列分析、統(tǒng)計計算、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、編程實踐、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、分布與并行計算、算法設(shè)計與分析、數(shù)據(jù)庫導(dǎo)論、自然語言處理導(dǎo)論、數(shù)值與計算方法、人工智能、優(yōu)化方法、深度學(xué)習(xí)等。

主要課程有:數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)概論、程序設(shè)計概論、編程實踐、離散數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論。計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行架構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)專題、數(shù)據(jù)科學(xué)實踐、實用互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)技術(shù)、采樣技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、回歸分析、隨機過程。

大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)中的蝴蝶人工智能。當(dāng)代人工智能離不開大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法。我們先來了解一下什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是什么，大數(shù)據(jù)時代我們應(yīng)該如何應(yīng)對？當(dāng)我們談?wù)摂?shù)據(jù)時，我們在談?wù)撌裁?？在大多?shù)人的日常印象中，數(shù)據(jù)可能代表的是每月的水電煤賬單上的數(shù)字，股票k線圖上的紅綠指數(shù)，或者是電腦文件里看不懂的一堆源代碼。人工智能眼中的數(shù)據(jù)遠不止這些。

在大數(shù)據(jù)專業(yè)，學(xué)生將學(xué)習(xí)各種課程，為未來的職業(yè)生涯做準(zhǔn)備。這些課程包括但不限于:大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫管理。這些課程將教會學(xué)生如何收集、處理和分析大量數(shù)據(jù)，以提取有價值的信息和見解。同時，學(xué)生還將學(xué)習(xí)如何使用各種工具和技術(shù)來處理和可視化數(shù)據(jù)，以便更好地理解和傳達數(shù)據(jù)的意義。簡而言之，大數(shù)據(jù)課程將為學(xué)生提供在未來職業(yè)生涯中取得成功所必需的技能和知識。

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。具有多個隱藏層的多層感知器是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)結(jié)合低級特征，形成更抽象的高級表示屬性類別或特征，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征，表明大腦具有深度架構(gòu)。例如，視覺皮層已經(jīng)被很好地研究過了，顯示了一系列區(qū)域，每個區(qū)域都包含一個輸入表示和一個到另一個的信號流(這里忽略了一些平行路徑上的相關(guān)性，所以更復(fù)雜)。

需要注意的是，大腦中的表征緊密分布在中間，并且是純局部的:它們是稀疏的:1%的神經(jīng)元同時活躍。給定大量的神經(jīng)元，仍然有一個非常高效(指數(shù)高效)的表示，認(rèn)知過程是一步一步進行的，逐步將人的思想和概念分層抽象出來；人類先學(xué)習(xí)簡單的概念，然后用它們來表示更抽象的概念；工程師將任務(wù)分解成多個抽象層次來處理；學(xué)習(xí)/發(fā)現(xiàn)這些概念(知識工程因缺乏自省而失敗。