人工智能深度学习属于？

一、人工智能深度学习属于？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 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。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

二、迁移学习和深度学习区别？

迁移学习和深度学习都是机器学习的重要分支，但它们在处理数据和问题时有所不同。

深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来自动学习特征，并从数据中预测结果。深度学习通常用于解决图像分类、语音识别和自然语言处理等问题。它需要大量的数据来训练模型，并且需要高性能的计算机来进行计算。深度迁移学习属于深度学习，它利用了深度学习的思想，通过在已经训练好的模型上进行微调，来解决新的问题。深度迁移学习可以利用已经训练好的模型，以减少训练所需的数据量和时间，并且可以在较低的计算成本下实现较高的准确率。

迁移学习是另一种机器学习方法，它通过相关的、类似的数据来训练模型，以实现模型本身的泛化能力。迁移学习的主要目的是将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。例如，在图像识别中，从白天到晚上，从冬天到夏天，或者从识别中国人到识别外国人等，这些都属于迁移学习的范畴。

总的来说，深度学习和迁移学习都是机器学习的重要分支，它们在处理数据和问题时有所不同。深度学习需要大量的数据和高性能的计算机，而迁移学习则更注重将学习到的知识从一个场景迁移到另一个场景。在实际应用中，这两种方法可能会结合使用，以实现更高效的解决问题。机器学习是一种人工智能的分支领域，它研究如何使计算机能够通过数据学习和改进性能，而无需明确地编程指令。机器学习的目标是通过训练算法来构建模型，使其能够从数据中自动学习并做出预测或做出决策。

机器学习算法可以根据其学习方式分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。

- 监督学习：通过给算法提供标记好的训练数据集，让算法学习输入和输出之间的映射关系。常见的监督学习任务包括分类和回归。

- 无监督学习：在无监督学习中，算法只能从输入数据中学习，而没有给定的输出标签。无监督学习的目标通常是发现数据中的模式、结构或关联。

- 强化学习：强化学习是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，算法通过尝试不同的行动并根据环境给出的奖励或惩罚来学习如何做出最佳决策。

机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测等。通过机器学习，计算机可以从大量的数据中学习，并根据学习到的知识做出智能的决策和预测。

三、人工智能深度学习、深度学习开源平台、深度学习框架这三者是什么关系？

深度学习是机器学习的一种，而深度学习开源平台和深度学习框架其实是同一种事物的两个不同叫法。

关于什么是“深度学习”，已经有很多好的回答，我这里不再啰嗦，我详细讲讲什么是“开源深度学习平台”

人工智能深度学习平台本质是一个“免费的开发工具集合”，开发人员像搭积木一样，根据自身行业的特点和场景需要，利用平台提供的开发工具、选择合适的任务、预训练模型和深度神经网络，导入数据进行训练并得出模型，最终实现部署。

开发人员可直接利用平台上的工具和任务模型，按照自己的需求进行二次开发，无需再开发基础模型，能极大的减轻工作量，减少重复劳动，提升整体的开发效率。

人工智能深度学习平台就像电脑或者手机的操作系统，起到承上启下的作用，下接高性能芯片和大型计算系统，上承各种业务模型和行业应用。

平台的主要使用流程分为下面三个步骤：

1、 开发者根据自身需求，选择相应的任务和预训练模型，然后导入已经标注好的数据

2、 训练并得出模型，对模型进行校验

3、 部署

市面上比较常用的深度学习平台包括以下几个：

1、百度的PP飞浆

2、Google的TensorFlow

3、Facebook的Caffe2

4、微软的Cognitive Toolkit

四、人工智能深度学习属于嵌入式吗？

人工智能深度学习不属于嵌入式。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 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。

五、深度学习和深度强化学习有什么区别？

深度学习和深度强化学习都是机器学习的分支，但是它们的应用场景和解决问题的方式不同。

深度学习是一种基于神经网络来进行特征学习和模式识别的方法，它通过多层次的神经网络来实现对数据的自动化抽象和高效表示，从而达到对数据进行分类、识别、回归等任务的目的。深度学习在视觉、语音、自然语言处理等领域有广泛应用。

深度强化学习是一种基于强化学习的方法，它将深度学习和强化学习相结合，通过建立智能体和环境的交互模型，让智能体通过与环境的反复交互不断学习并优化策略，从而实现最优化的行为选择。深度强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。

因此，深度学习和深度强化学习有着不同的应用场景和解决问题的方式。

六、要做人工智能和深度学习，怎样配置个人电脑？

根据你写的配置可见你没做过深度学习项目，只是学习的话普通笔记本，1050的显卡就可以了。等你发现硬件限制你学习效率的时候再花钱买主机不迟。

有些人说是为了学深度学习买了1080回来跑了个minst然后就开始吃鸡了

七、人工智能与深度学习

人工智能与深度学习是当今科技领域备受关注的热门话题。随着人类社会的不断发展和科技的快速进步，人工智能技术已经深入到我们生活的方方面面，改变着我们的工作、生活、甚至未来。人工智能作为一种模拟人类智能行为的技术，其核心之一便是深度学习。

人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过智能设备或程序，使机器能够模拟和执行人类智能活动的技术。人工智能的发展历史可以追溯到上世纪上半叶，但直到最近几十年才迎来了蓬勃的发展。人工智能可以被应用于诸多领域，如医疗保健、金融、交通、智能制造等。

深度学习的概念

深度学习（Deep Learning）是人工智能的一个分支，是建立在人工神经网络基础上的一种学习方法。深度学习可以帮助计算机从数据中学习复杂的表征，实现各种智能任务。深度学习的兴起，极大地推动了人工智能领域的发展。

人工智能与深度学习的关系

人工智能与深度学习之间存在着密不可分的联系。深度学习作为人工智能的一种实现手段，通过模拟人类大脑神经网络的方式，使得计算机可以更好地理解和处理复杂信息。借助深度学习的技术，人工智能可以实现更高级的智能行为，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人工智能与深度学习的应用

• 医疗保健：利用深度学习技术，可以帮助医生进行病灶识别、疾病预测等任务，提高诊断准确率。
• 金融：银行和金融机构可以通过人工智能和深度学习技术进行风险评估、股票交易预测等智能化操作。
• 智能制造：在智能制造领域，人工智能与深度学习的结合可以帮助企业实现自动化生产、智能物流管理等。
• 交通：智能交通系统利用人工智能和深度学习技术，可以提高交通效率、减少交通事故。

未来展望

人工智能与深度学习作为当今科技不可或缺的重要领域，将在未来继续发挥重要作用。随着技术的不断进步和应用领域的不断扩展，人工智能将更好地服务于人类社会的各个领域，为我们的生活带来更多便利和可能。

八、机器学习算法和深度学习的区别？

答：机器学习算法和深度学习的区别：

1、应用场景

机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。

深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。

2、所需数据量

机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。

3、执行时间

执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。

九、人工智能深度学习的五个基本特征？

人工智能深度学习具有以下五个基本特征：

一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。

十、有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？

当时在研究生阶段，也是靠自学学习的机器学习、深度学习、人工智能，下面就给大家推荐几个非常不错的人工智能课程。

（1）Andrew Ng的机器学习教程（强烈推荐）：

在学习其他课程前，建议首先学习Andrew Ng的机器学习课程，该课程可以说是零基础入门课程，通俗易懂，更多的从直觉的角度让你理解机器学习是什么，在做什么，其算法的核心思想和直观理解是什么，学习时Andrew Ng会对复杂的数学公式进行分解，告诉你每一部分的直观意义和目的是什么，学习时不必对公式进行死记硬背，只需要了解公式背后的数学逻辑和目的即可。

（2）中国大学慕课-北京理工大学Python机器学习应用

在有了Andrew Ng课程学习的理论基础后，就可以动手实践啦！Python的sklearn库是我用过的最好用的机器学习第三方库，Python语言具有上手简单、容易理解的特点，sklearn库机器学习算法也特别的丰富，在sklearn库的帮助下，你可以轻松设定各种超参数，完成各种算法的实际应用，具体问题时你只需要给算法输入和输出进行训练，sklearn就可以自动帮你训练啦。

（3）莫凡Python

如果你不想学习那些枯燥而又深奥的理论，只想对人工智能快速上手，那么莫凡python是强烈推荐的一个网站，非常感谢莫凡，能够在学习之余抽出时间录制视频，把深奥的理论通过图像化的形式表现出来，非常适合小白入门。

（4）强化学习之Divid Silver（强烈推荐）

大佬在B站为你讲解强化学习！！如果自己看强化学习内容的话，十有八九是看不下去的，但是如果你跟着AlphaGo的大佬学习强化学习，那真的是分分钟学会，学完这16个小时的视频，再也不用担心看不懂论文上那些浮夸的公式了，该课程在David Silver的个人主页上还有配套的PPT和试卷，可以检验自己强化学习的自学效果（主页找不到了o(╥﹏╥)o附一下CSDN上的资料）。

（5）概率图模型

概率图模型作为现代人工智能方法的一种，似乎在现在的论文中很少看到，但概率图模型还是很有意思的一门课。说实话，这门课是真的难，但是学完后，可以结合Matlab支持的第三方库（贝叶斯网络库）做一些很有意思的研究。

在看视频的时候，要是能够配着读一些书，当然效果会更好啦~大家可以在下面的链接中获取到人工智能的相关书籍：

里面还附有人工智能知识树，大家可以在掌握了基本的人工智能知识后，可以按照知识树的指引有条理的学习或复习相关内容，针对每一个知识树，从核心触发，依次根据枝干的展开方向温习有关内容，能够更好的把相关联的知识点串起来，做到举一反三，将人工智能落到实处。

链接中包含的几本书籍都堪称是人工智能经典中的经典：

（1）Artificial intelligence: A modern approach

这本书是MIT、哈佛、斯坦福等高校采用的人工智能教材，内容的深度和广度都较为系统，想要在人工智能领域进一步深造的小伙伴，不可不读！！

（2）深度学习：Deep learning

这本书誉为是深度学习领域奠基性的教材，由谷歌公司首席科学家、生成对抗网络之父Ian Goodfellow编写，内容非常富有实战性。

（3）Hands on machine learning with sklearn and tensorflow

python中的sklearn库集成了几乎目前所有的主流机器学习算法，包括支持向量机、简单神经网络、决策树、Logistic regression等，即使不了解这些算法的基本原理，只要知道这些算法的输入输出，超参数的含义，就能够轻松训练自己的机器学习模型；而tensorflow是目前公认的最为权威、强大的神经网络开发第三方python库，其他的神经网络集成库大多也以tenworflow为基础进行开发，因此学好tenworflow对自己开发具有独特功能的神经网络十分必要。上面这本书对sklearn和tensorflow进行了实战性的介绍，在学习完理论后，可以在这本书的指导下动手实践，提升自己的编程实战能力。

（4）流畅的python

由于sklearn和tensorflow均以python语言进行开发，因此学习Python语言是学习sklearn库和tensorflow库的前提，流畅的python这本书详细介绍了Python的基本语法，建议和下面的中国大慕课一起学习，效果会更好：

希望对大家有所帮助哈~