怎样攻破深度学习的局限性?

发布时间:2020-10-23 11:00:00
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作者:猎维人工智能培训
深度学习的发展推动了人工智能在各行各业的广泛应用,而深度学习的发展离不开深度学习工程师,未来深度学习工程师也会成为各行各业的主力军。

关于深度学习,中国科学院大学教授徐俊刚曾说过这样一段话:自动机器学习是实现强人工智能的必备技术之一,必将成为下一个人工智能研究的热点。深度学习的薪资,基本上都是 30k 甚至 50k 以上,而且腾讯、阿里、京东等大厂都在“重金”求才。

百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰表示,深度学习的发展推动了人工智能在各行各业的广泛应用,而深度学习的发展离不开深度学习工程师,未来深度学习工程师也会成为各行各业的主力军。

近两年,腾讯云发布DI-X深度学习平台;阿里云与脸书宣布在深度学习框架展开合作;微软宣布收购研究型深度学习创业公司Maluuba……更是验证了这一预测。

深度学习的发展推动了人工智能在各行各业的广泛应用

深度学习都会是行业里的“香饽饽”

可以看出来,不论现在、还是未来 3-5 年,深度学习都会是行业里的“香饽饽”。

深度学习局限性

但是,我们所接触到做人工智能的攻城狮小伙伴,却有不少陷入了自我怀疑:

  1. 没有成体系的工作思路,做着大量繁琐性工作,感觉自己没有价值。
  2. 花大力气自学看不到明显效果,与企业真实需求对接不上,往往赔了时间又折兵。
  3. 公司也是摸着石头过河,想学习又找不到靠谱的组织,太孤独了。

怎么样摆脱困境

深度学习的本质,其实就是让AI重复多次的不断进行学习,不仅大幅提高学习效率,且出错率下降。落到具体场景上,就是把“人工智障”转化为“人工智能”的技术。具体从以下几方面攻破难题:

1、了解AI及前沿应用成果;

2、掌握人工神经网络及卷积神经网络原理;

3、循环神经网络原理及项目实战;

4、生成式对抗网络原理及项目实战;

5、深度学习的分布式处理及项目实战;

6、深度强化学习及项目实战;

7、企业级项目实战-车牌识别项目实战;

8、深度学习最新前沿技术简介。

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