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深度学习现在有多火?需要什么基础?
1、迁移学习（TransferLearning）中的学习率 在fast.ai课程中，在解决AI问题时，非常重视利用预先训练的模型。
2、深度学习需要有数学和计算机基础。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）。
3、学习深度学习课程的话最基本的就是要具有一定的编程基础，并且具备一定的数学基础。比如计算机相关专业的本科生、研究生，计算机相关专业的高校讲师，从事IT行业的编程人员，人工智能领域的从业人员。
深度学习具体学什么?
深度学习就是转知成智、转识成慧、化凡成圣。深度学习就是解决问题层次逐级提高的学习。给问题、给方法、找结论；给问题、悟方法、找结论；创设情境，让学生发现问题，找出方法，得出结论。
学习深度学习的话首先你要有一定的编程基础。
对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。
深度学习的基础概念
1、从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图（flow graph）来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算的值（计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值）。
2、深度学习，是一个专业概念。美国国家研究理事会概括出深度学习的本质，即个体能够将其在一个情境中所***用于新情境的过程（即“迁移”）深度学习所对应的素养划分为三个领域：认知领域、人际领域和自我领域。
3、为知道、领会、应用、分析、综合以及评价六个层次。一般认为，知道、领会、分析三个方面属于低阶思维，即浅层学习；分析、综合和评价三个方面属于高阶思维，即深度学习。
4、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。
5、深入学习，是在你原来的基础上，更加深入了解你所获得的知识。当你浅显的了解过后，你会对知识有一个大概的了解，如果你想更加丰富自己，这就需要深度学习了。深度学习其实也就是一个深度思考的过程。
6、深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：（1）基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN）。
想学习深度学习需要什么样的基础
1、【回答】首先学习本门课程并不需要特别高的数学基础，只需要掌握大学本科阶段学习的高等数学、线性代数和概率论等课程。
2、深度强化学习是以大数据为基础的。如果说20世纪下半叶，人类得益于以互联网为基础架构的计算力和连通性总体进步的话，那么人类在21世纪正在逐步走向由智能计算和智能机器的迭代。
3、深度学习对学习者的要求当然比较高一点呐，你起码应该有基础的计算机理论。和实践还有各方面的，不管是文科还是理科。
4、想学习深度学习看你学习哪方面，如文科还是理科，理科还是要数学基础的，而且数学基础要扎实的。
5、要想学习深度学习就必须先学习机器学习，学习机器学习，首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识，其中统计数学最重要，推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》，学习概率分布、大数定律等等。
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