学人工智能深度学习技术的前景怎么样
hui30.com深度学习是什么
深度学习（Deep Learning）的本质就是通过数学模型，对真实世界中的特定问题进行建模，用以解决该领域的相似问题的解决过程，换句话说就是当下人们利用大量产生数据喂给计算机，使得计算机可以解决相似场景下问题的过程。
深度学习就是一个黑盒，在给定输入以后，模型自动给出输出。在各种各样的竞赛中，深度学习的成绩都异常耀眼。当然，深度学习模型也有一定的缺点，就是过于依赖大规模语料以及GPU算力，目前这方面的研究也有很多团队在做，终有一天会克服。
按照目前的速度来看，深度学习给的工资相对较高，目前腾讯、阿里、京东等等大厂都需要深度学习相关从事人员，方向没错，好好学就行。
深度学习(简称为DL, Deep Learning)是机器学习领域的一个分支，是近些年来最热门计算机技术之一，深度学习最简单的一种结构是人工神经网络中含多个隐藏层的多层感知器。它主要应用于图像识别、语音识别、文本识别等领域。
与传统的浅层机器学习相比， 深度学习有更深的模型结构，用大量样本数据来学习特征，而不需要像传统的特征工程那样手工设计特征，更加能够表现出数据丰富的内在信息。常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）、胶囊网络（CapsNet）等等。
深度学习最先来自于对神经网络的探索，其发展受到多种因素的影响，其中包括神经科学对人脑结构研究的启发。人脑是一个复杂的神经系统，每个神经元都是紧密联系的整体。20世纪60年代，提出人工神经网络，并用来模拟人的大脑处理数据，类似的最著名的算法就是感知机。后来，反向传播算法(backpropagation,BP)得以发展，这是一种监督型的学习算法，由信息的正向传递和误差的反向传播两部分组成。到了21世纪，由于大数据和人工智能技术的发展，掀起了深度学习的研究热潮，深度学习成为人工智能领域研究的重要领域。
深度学习是科技发展的必然趋势，是一种实现人工智能的强大技术，已经在图像视频处理、语音处理、自然语言处理等领域取得了大量成功应用案例，并对学术界和工业界产生了非常广泛的影响。当前，我国关于深度学习的研究主要体现在以下方面：
技术领域。百度、阿里巴巴和腾讯等大型公司成为我国发展深度学习技术的主导力量，并投入了大量的研发力量。百度在2012年就启动了人工智能研究计划，先后推出AI技术平台体系，在人脸识别、自然语言处理和图像处理方面发挥了重要作用。2016年，百度推出天智平台，天智平台由多种平台组合而成，包括深度学习平台、机器学习平台和感知平台，运用于医疗、金融、零售等各个领域。阿里巴巴以阿里云为基础，将电商支付与人工智能技术相结合，刷脸支付、智能出行等极大地方便了人们的生活。腾讯在人工智能技术方面也取得了非常不错的成绩，例如基于强大的深度学习算法的微信，极大地改变了我们的生活。
哲学社会科学领域。何静(2017)首先对学习和深度学习的定义进行了区分，指出深度学习和人类学习的异同点，深度学习与人类学习不同，深度学习是一种身体与世界之间的耦合关系，而人类学习需要充分调动人类的迁移能力，深度学习依然存在亟待解决的问题，出现这种困境的原因主要在于深度学习把人类的学习和智能仅看作是大脑神经网络的功能。①徐英瑾(2019)指出了深度学习的实质，认为深度学习技术只是模拟人类在特定的环境中进行特定输入与输出之间建立的映射规律，但是没有很好地理解这种映射规律的宏观认知架构，因此通过建立通用人工智能技术来保证人类社会健康发展的新技术发展方向。②孙银黎(2007)从教育技术学的角度，分别从不同的方面对学习、深度学习、浅层学习进行了相关概念的界定，指出深度学习涉及到不同的方面，具有对信息的整合、自我导向、终身学习和主动、积极学习等特征，并对深度学习的实施措施进行案例分析。③张浩(2012)从建构主义、情境认知理论角度对深度学习进行分析，并阐释了分布式认知理论和元认知理论对深度学习引导与调节的理论意义。④张祥龙(2018)从深度学习和广义心学的角度，首先指出数学因素是人工智能发展的哲学背景，对深度学习和本心的时间进行了讨论，认为具有深层意识(本心)隔膜的人工智能拥有人的天然情感、道德感、艺术感和神圣感，从而成为人类的真正知心者、保护者和善良的帮助者。
学人工智能深度学习技术的前景怎么样
先说结论，目前的人工智能深度学习技术，前景还是很乐观的。
但还是有一些需要强调的地方:
首先，从场景落地上分析:
深度学习技术，目前主要的应用领域有四大场景，分别是:
第一大类，人脸识别类:包括人脸检测，人脸对比，人脸搜索，活体检测，人脸融合等。
第二大类，文字识别类:包括证件类，银行卡类，车牌类，各种手写体类，票据类等的OCR识别。
第三大类，图像识别类:包括图像分类，色暴恐识别，医学影像识别，车辆识别，人体识别等。
第四大类，语音及理解类:包括语音识别，语音合成，声纹识别，自然语言理解，机器翻译等。
具体可以参考下图:
需要说明的是，按照目前的深度学习技术，其识别效率与效果，从最左边的人脸识别类到最右边的语音及理解类，是一个逐步下降的阶段。
所以，目前的深度学习技术，还有极大的提升空间。
其次，从人工智能面临的实际挑战分析
人工智能在目前的发展阶段，对样本数量，机器性能，甚至人工智能从业人员的技术要求等等诸多方面，还是有很高的要求，可以说，人工智能在某种程度上仍旧属于“奢侈品”，不够接地气。
甚至说，目前的阶段——有多少人工，背后才有多少智能。
根据统计，目前人工智能行业面临的挑战，排名前三的就是:
1.面临缺乏技术人员；
2.缺乏数据质量高的数据集；
3.应用场景不够明确；
其余的挑战还包括:
4.投资AI的项目成本；
5.业务部门的参与和支持；
6.算法的可解释性；
7.AI安全、伦理与合规问题等。
再次，人工智能行业的就业前景分析
2019到2020年，两年时间，教育部批复全国共计有215所高校，新增开设了人工智能专业。
按照百度CEO李彦宏在2020年世界人工智能大会上演讲所说的:
人工智能目前所处的阶段，就像互联网在2000年后的几年里经历的那样，最终将会拨开“迷雾”。
“目前人工智能所处的阶段，是一个容易产生迷茫甚至悲观的阶段，这是大多数颠覆性技术在加速普及之前的必经阶段。”
- 所以，人工智能领域，前途是光明的，但路途依旧会是曲折的，我们必须做好足够的心理准备。
