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深度学习是什么在线播放_深度学习基本概念(2024年11月免费观看)

内容来源：乐园影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

深度学习是什么

如何通过深度学习提升效率？雷军曾说过：“深度学习是人生为数不多的好出路。”那些能够深度学习的人，才能在竞争激烈的世界中脱颖而出，成为稀缺的人才。而那些还在享受轻松、浅层学习的人，未来的路只会越走越窄。可以说，掌握深度学习的人，等于拥有了开挂的人生。什么是深度学习？𐟧 深度学习不仅仅是学习新知识，而是动用已有的知识去解释新知识。当你能够清晰地解释新知识，甚至达到可以教授他人的水平时，你就做到了深度学习。举个例子，阅读的不同层次：听书：这是最浅层的学习方式，虽然便捷，但只是被动接受碎片化的二手知识。自己读原著：这种方式能让你找出触动自己的点，获取自己的思考。自己读原著+摘抄金句：开始积累和整理知识。自己读原著+思维导图/读书笔记：将知识系统化，方便以后查阅。自己读原著+践行练习：将所学知识应用到实际生活中。自己读原著+践行练习+输出教授：不仅能够自己做到，还能教别人，这才是真正的深度学习。为什么要深度学习？𐟤” 《天道》里有句经典台词：“只要不是我觉到悟到的，你给不了我，给了我也拿不住。只有我自己觉到悟到，我才有可能做到，能做到的才是我的。”从知道到做到，本身就是一种巨大的进步。而当我们必须动用已有的知识去解释新知识，还能解释得清楚，就意味着已经把新知识纳入了自己的知识体系，同时达到了教授他人的水平。如何深度学习？𐟓š 获取一手知识：尽可能获取并亲自钻研一手知识。以阅读为例，听书虽然便捷，但自己读原著才能找出触动自己的点，获取自己的思考。用自己的话写出来：斯蒂芬ⷥ𙳥…‹说：“写作之难，在于将网状的思想，通过树状的句法，用线性的文字展开。”通过写作输出，就是把作者的思想用自己的语言重构，用自己的经历、学识、立场去解释、去延伸作者的知识。反思生活：人与人的差距，不是来自于年龄、经验，而是来自总结、反思和升华的能力。通过持续的反思，很多看似并无关联的事情就发生了底层联系。所以，从今天起，每天抽出一点时间，聚焦当下最重要的事，慢慢练习自己的深度学习能力。即使再忙再累，也要掌握深度学习的能力，这是一个技能，它一定会让你事半功倍，越走越远！

大语言模型LLM：你不可不知的7大能力 𐟌Ÿ LLM是什么？ LLM（大语言模型）是自然语言处理（NLP）领域中的一颗璀璨明珠，它基于深度学习，拥有庞大的参数规模和训练数据量。凭借其自注意力机制（如Transformer架构），LLM能够精准捕捉文本中的复杂语义联系，在各种语言任务中表现出色。 𐟒ꠌLM的能力亮点语言理解：LLM能够深入理解文本语义，识别复杂的语义关联。在情感分析、问答系统以及信息抽取等任务中，它都能大放异彩。语言生成：LLM能够生成流畅自然的文本。它在智能客服、文章写作、代码创作以及自动摘要等场景中，表现出色。跨任务迁移：经过预训练，LLM可以适应分类、翻译、生成等多种任务，无需从头开始训练，少样本、零样本学习也不在话下。多语言支持：LLM经过多语言数据训练，能够理解多种外语，并进行跨语言翻译、信息检索，打破语言壁垒。上下文记忆：处理长文本和复杂对话时，LLM能够基于长上下文生成连贯内容，追踪对话走向、总结长文信息。 𐟚砌LM的短板及解法准确性存疑：有时会生成不实信息（即幻觉现象），这可能是由于训练数据有偏、陈旧或错误，且无法实时更新。对策是引入知识图谱辅助、开发事实验证模块，结合检索增强生成（如RAG）获取新数据。文本长度受限：处理超长文本时，由于模型架构处理长序列的成本高，上下文窗口有限，长对话或文档记忆差。可以通过开发高效架构（如Longformer、GPT-4改进版）扩窗口、分段记忆聚信息、层次化生成先摘再细化。专业性欠佳：在医学、法律等领域，LLM的答案可能不靠谱，这可能是由于训练数据中专业知识不足。可以在高质量专业数据微调、融合专用小模型，或引入多模态（图像、表格等）辅助。解释性差：LLM的预测过程似“黑箱”，内部复杂难理解，导致用户难以信任输出。可以使用LIME、SHAP等可解释AI技术亮依据、Grad-CAM展示关键文本、输出附可信度评分增强信任。资源消耗大：LLM的训练与推理需要大量的计算资源和存储空间，实时应用会有延迟，因为参数多、复杂度高。可以通过压缩模型、分布式计算提高效率，研发ALBERT、TinyBERT这类轻量高性能模型。

暑假尾声，深度学习10道题目自测暑假倒计时17天，是时候来点“卷”了！𐟓š 以下是一些深度学习相关的选择题，快来测试一下你的知识储备吧！教研员的职责是什么？ A. 学科首席教师 B. 专业引领教师 C. 责任担当教师深度学习项目的实验周期通常是多久？ A. 1-2年 B. 2-3年 C. 3-4年 “双微驱动”教研模式是什么？ A. 学科带头人以“微项目”为载体，带领“微团队”发现、研究、解决学校在学科教育中的困难，在课堂教学中落实课程标准，提升学生学科核心素养的一种教研模式 B. “微型驱动”教研模式什么是合适的教学方式？ A. 满堂灌 B. 满堂问 C. 教师主导谁在提高教育质量中扮演重要角色？ A. 教师 B. 学校 C. 教研员如何落实立德树人的根本任务？ A. 深度学习 B. 浅表学习 C. 合作学习为了助力先行学科与建设良好生态并行，学校应该如何做？ A. 增加灌输式报告，减少体验式培训 B. 减少灌输式报告，增加体验式培训教研质量的基础是什么？ A. 专业素养 B. 专业能力 C. 专业知识如何确保“课程—教学—教研”的一致性？ A. 配备区域课程指导、质量评价的教研员 B. 配备区域课程指导、质量评价的教师 C. 配备区域课程指导、质量评价的学习资源深度学习教学改进项目的推进阶段有哪些？ A. 理论学习阶段、分析模仿阶段、实践探索阶段、典型引领示范阶段 B. 理论学习阶段、分析模仿阶段、应用推进阶段、典型引领示范阶段 C. 理论学习阶段、分析模仿阶段、实践推进阶段、典型引领示范阶段快来对答案，看看你的深度学习知识掌握得如何吧！𐟓–𐟒ꀀ

业务leader必看！数据科学速览经常有业务人员问我一些技术问题，短时间内很难简洁明了地回答。比如，有一次某四大行的业务领导让我用一句话解释机器学习和深度学习的区别。以下是一些常见问题的整理：什么是AI？𐟤– 人工智能（AI）可以被定义为“能够感知、推理、行动和适应的程序”。它模仿人类的认知功能，如推理和学习。例如，智能语音助手和智能翻译都是AI的应用。什么是机器学习？𐟤–𐟓ˆ 机器学习是一种特定类型的人工智能，它使用算法学习数据模式并输出预测。机器学习需要相对较大的数据集，数据科学家通常会将数据分成一个训练集（用于构建模型）和一个测试集（用于测试模型性能和泛化）。什么是深度学习？𐟕𕯸‍♂️𐟒𛊦𗱥𚦥�𙠦˜露€种复杂的神经网络（可以参考图2，人工智能和机器学习和深度学习的包含关系）。有时候神经网络和深度学习互换使用，但真正的深度学习是当一个神经网络至少有两个隐藏层时。如果你不知道隐藏层是什么，没关系，你只需要知道深度学习算法比小型神经网络更复杂（因此计算成本更高）。什么是大数据？𐟓Š𐟌 提到大数据，你会想到什么？4V理论（可看图3）？在处理大数据时，规模通常以TB为单位。大数据是各种格式的数据，如图像、文本、数字等。而且，如果你的公司也在讨论分析流数据（即不断生成的数据），那么你可能正在处理大数据。比如现在提到的各种云，各种实时计算等。数据分析和机器学习有什么区别？𐟔𐟓ˆ 数据分析和机器学习想要探索的问题有些不同。数据分析更多是分析趋势，寻找一些解释。比如你想知道我们公司在这个时间点的销售情况如何？为什么会发生这种事？在机器学习中，需要建模、训练模型、测试模型和评价模型表现。我们想知道基于过去发生的事情，我们可以预期未来的销售会发生什么？希望这些解释能帮助你更好地理解数据科学！

量化交易最难解决的痛点是什么？ 1.数据的质量问题。因为量化交易是需要大量的模型训练的，如果历史数据误差比较大，量化对未来判断的效果就不好。 2.技术的成本很高。量化交易需要很强大的计算资源和编程技术，自己会的另说，如果是找程序员来做，磨合是一方面，是否能把你的策略完全实现也是一方面，如果你的交易比较高频，那么对硬件的要求就比较高了，整体下来成本会无限拉高。 3. 黑箱问题。一些复杂的模型，尤其是介入深度学习的，就会有黑箱特性（因为内部运算和参数过于复杂，就会做出一些很难解释的特定决策），交易的决策过程会很难控制风险。

OPPO数据分析面试全攻略𐟓Š 终于过了HR面试，给自己积点德，求个offer𐟙 ————————————————————— 𐟓ˆ 专业一面（20分钟）： SQL：查询每个班级前十名的学生成绩。讲述一个有难度的科研或实习项目。分析淘宝GMV下降的原因。 𐟓Š 专业二面（40分钟）：贝叶斯原理及其应用。大语言模型近年来的发展。解释深度学习是什么。反向传播（back propagation）的原理。应用商店活跃用户下降的分析：用什么数据、用什么分析方法、采取什么措施。点击率下降的分析。实现了一个高目标的事情。 𐟑堈R面试（40分钟）：详细盘问教育经历和实习经历。父母对在外地工作的看法。为什么选择OPPO，说出三个理由。对OPPO的了解。工作中遇到的困难。希望这些信息对大家有帮助，祝大家面试顺利！

深度学习真的让我头疼，又难又没意思！深度学习对我来说真的是毫无意义——我毕业后根本不想从事算法相关的工作！ 𐟑‰ 最近CV图像领域真的是卷得不行，各行各业都在搞深度学习，控制、信息类甚至很多交叉学科都在疯狂灌水。普通院校的科研项目少得可怜，更别提什么学术突破了。师兄师姐们都在搞深度学习，所以我也只能跟着凑热闹，希望能混个毕业证书𐟒”𐟒”𐟒”。 𐟑‰ 我特别讨厌数学，所以觉得神经网络特别难，那些公式简直让人头疼。我的目标很明确，就是在不影响毕业的前提下，用最短的时间水一篇文章，然后考公务员或者找工作❎。 𐟑‰ 研究生期间，我一直在研究目标检测，但发现没啥场景创新。于是转到了医学图像交叉领域，结果发现数据集很难获取，分割大部分都是魔改网络，加个多尺度、注意力机制之类的。希望我还能顺利水过去，真的烦深度学习，为了一点精度不停调参，简直是个新天坑专业！我真的要哭死了！来自学弱吐槽，不喜勿喷⚠️

50节课！轻松学AI 𐟎“ 课程概览：人工智能通识课，共50节，每节25-30分钟，带你从基础到前沿全面了解人工智能。 𐟓š 主要内容： 𐟔 人工智能概述：从定义到发展历程，让你对AI有一个清晰的认识。 𐟓– 人工智能基础：学习AI的核心概念、算法和数学基础。 𐟎𚺥𗥦™𚨃𝥺”用：探索AI在实际生活中的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断等。 𐟔젤𚺥𗥦™𚨃𝥉沿：了解最新的AI技术和发展趋势，如深度学习、机器学习等。 𐟎ﾧ苧›‡：通过学习，你将具备人工智能的基础素养，能够理解和应用AI技术。 𐟓‘ 课件资源：提供50套精心设计的课件，适合小学信息技术课程使用。 𐟓– 第一讲：从“什么是人工智能”开始，带你走进AI的世界。

人工智能到底有多火？它到底在干嘛？最近人工智能真是火得不行，无论你是学计算机的还是其他行业的，感觉大家都在聊人工智能。很多人都想入门或者转行做人工智能，但到底什么是人工智能呢？其实，人工智能是一个非常宽泛的领域，现在大家提到的基本都是深度学习那一套。深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个子集。所以，深度学习其实就是人工智能的一种实现方式。深度学习有多火？𐟔劊深度学习这几年简直是爆炸式发展，每年都有新的模型和论文出来。如果你想深入了解这个领域，最直接的方法就是去读最新的论文。无论是科研人员还是打算转行的打工人，阅读最新的论文都是必不可少的。你可以关注一些顶会（比如CVPR、ECCV、ICCV）和顶刊（比如TPAMI），或者直接去谷歌学术或者arXiv上搜索你感兴趣的内容，记得把时间设定在最近几年。入门深度学习需要什么？𐟓š 要入门深度学习，首先你得掌握Python这门语言。这是因为很多模型的开源代码都是用Python写的，而且目前最主流的两个深度学习框架——PyTorch和TensorFlow——都是支持Python的。所以，学习和掌握Python是入门深度学习的第一步。如果你不会Python，也不用担心，入门Python其实很简单。总结人工智能和深度学习虽然听起来很高大上，但其实它们也在不断发展和更新。如果你想入门或者转行，最关键的就是保持学习和阅读最新的论文。掌握Python和相关的深度学习框架是基础，但真正要在这个领域有所成就，还需要不断努力和探索。加油吧！𐟒ꀀ

《每天五分钟深度学习pytorch：pytorch中的广播机制是什么？》如果维度不一致，此时也可以同时进行操作，此时就需要使用pytorch中的广播机制，本节课程就讲解pytorch中的广播机制。网页链接

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