人工智能与深度神经网络,深度神经网络谁开发的
深度学习的职业发展方向有哪些？
当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。
本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议。一、深度学习技术现状深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。
人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。
其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。
准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比，深度学习技术有着两方面的优势。
一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。
二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。
因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。
计算机视觉和自然语言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。
循环神经网络适合解决序列信息相关问题，已广泛应用于自然语言处理领域，如语音识别、机器翻译、对话系统等。深度学习技术仍不完美，有待于进一步提升。
一是深度神经网络的模型复杂度高，巨量的参数导致模型尺寸大，难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大，而训练数据样本获取、标注成本高，有些场景样本难以获取。
三是应用门槛高，算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力，图灵奖得主、贝叶斯网络之父JudeaPearl指出当前的深度学习不过只是“曲线拟合”。
五是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。因此，深度学习仍需解决以上问题。
二、深度学习发展趋势深度神经网络呈现层数越来越深，结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能，业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。
神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层，随着网络层数的不断加深，其学习效果也越来越好，2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。
新的网络设计结构不断被提出，使得神经网络的结构越来越复杂。
如：2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构，这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。
深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性，业界探索并提出了新型神经网络节点，使得神经网络的功能越来越丰富。
2017年，杰弗里辛顿提出了胶囊网络的概念，采用胶囊作为网络节点，理论上更接近人脑的行为，旨在克服卷积神经网络没有空间分层和推理能力等局限性。
2018年，DeepMind、谷歌大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念，定义了一类新的模块，具有关系归纳偏置功能，旨在赋予深度学习因果推理的能力。深度神经网络工程化应用技术不断深化。
深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间，运算量大，难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。
为了解决这个问题，业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸，减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪（如剪枝、权值共享和量化等）和设计更精细的模型（如MobileNet等）两类。
深度学习算法建模及调参过程繁琐，应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛，业界提出了自动化机器学习（AutoML）技术，可实现深度神经网络的自动化设计，简化使用流程。
深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。
深度学习与强化学习融合发展诞生的深度强化学习技术，结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，克服了强化学习只适用于状态为离散且低维的缺陷，可直接从高维原始数据学习控制策略。
为了降低深度神经网络模型训练所需的数据量，业界引入了迁移学习的思想，从而诞生了深度迁移学习技术。迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。
通过将训练好的模型迁移到类似场景，实现只需少量的训练数据就可以达到较好的效果。三、未来发展建议加强图网络、深度强化学习以及生成式对抗网络等前沿技术研究。
由于我国在深度学习领域缺乏重大原创性研究成果，基础理论研究贡献不足，如胶囊网络、图网络等创新性、原创性概念是由美国专家提出，我国研究贡献不足。
在深度强化学习方面，目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等国外公司的研究人员提出，我国尚没有突破性研究成果。
近几年的研究热点生成式对抗网络（GAN）是由美国的研究人员Goodfellow提出，并且谷歌、facebook、twitter和苹果等公司纷纷提出了各种改进和应用模型，有力推动了GAN技术的发展，而我国在这方面取得的研究成果较少。
因此，应鼓励科研院所及企业加强深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的研究，提出更多原创性研究成果，增强全球学术研究影响力。
加快自动化机器学习、模型压缩等深度学习应用技术研究。依托国内的市场优势和企业的成长优势，针对具有我国特色的个性化应用需求，加快对深度学习应用技术的研究。
加强对自动化机器学习、模型压缩等技术的研究，加快深度学习的工程化落地应用。加强深度学习在计算机视觉领域应用研究，进一步提升目标识别等视觉任务的准确率，以及在实际应用场景中的性能。
加强深度学习在自然语言处理领域的应用研究，提出性能更优的算法模型，提升机器翻译、对话系统等应用的性能。
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谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
如何成为一个深度学习算法工程师
随着技术的成熟，人工智能越来越被应用到医疗领域文案狗。能够“读图”识别影像，还能“认字”读懂病历，甚至出具诊断报告，给出治疗建议。这些曾经在想象中的画面，逐渐变成现实。
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。
深度学习工程师的岗位职责有哪些？深度学习的概念源于人工神经网络的研究，主要通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
近些年，深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功，极大推动了人工智能的发展。越来越多的企业开始重视深度学习，招聘岗位数量也越来越多。那么深度学习工程师的主要工作内容是什么？有哪些岗位职责呢？
主要有以下几个方面：1)负责项目中深度学习相关算法的研究、实现与调试。比如自然图像分类、人脸检测识别、文本识别(OCR)等相关领域的算法和模型研发，以及优化识别引擎、提高识别效率及成功率等。
2）负责针对项目需求，选择合适的学习框架如TensorFlow、Caffe、Theano等进行开发和调试，完成数据获取→数据分析→模型训练调优→模型上线完整流程，并对流程中的各种环节做不断优化。
3）利用深度学习的技术进行前沿人工智能技术研发，在开放环境下、复杂场景中的探索式学习、多任务协同学习等，攻克业务中的复杂问题。
如何成为一名优秀的深度学习研发工程师随着深度学习技术的发展，越来越多的企业开始布局计算机视觉、图像识别、语音识别、自动驾驶等领域，这方面的人才缺口也越来越大。
很多刚接触深度学习的同学，可能会有疑问，到底掌握哪些技能才能成为一名优秀的深度学习研发工程师呢？首先是算法能力。
在大多数企业里，深度学习研发工程师需要负责从算法设计到算法实现，再到算法上线这一个全流程的工作，所以算法能力是所有深度学习研发工程师都需要掌握的。
其次是编程能力，熟练掌握python/c++编程，至少熟悉tensorflow或者pytorch一种深度学习工具,能够进行深度学习各类模型架构使用和设计。再次是其他人工智能技术。
未来人工智能产业发展越来越快，深度学习将会扮演非常重要的角色，很多时候需要深度学习与其他人工智能方法相结合才能完成。
我们将会看见越来越多的混合系统，其中深度学习可用于处理一些棘手的感性任务，而其他的人工智能和机器学习技术可用于解决问题的其他部分。未来深度学习、人工智能有革命性的理论突破，更有可能来自交叉领域。
深度学习架构师成长指南目前我国的人工智能行业发展迅速，但是从事深度学习研究的工程师却很少，尤其是深度学习架构师方面的人才非常紧缺。
我们知道，系统架构师主要负责设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，能对常见应用场景能给出最恰当的解决方案，使设计的项目尽量效率高、开发容易、维护方便、升级简单等。
而要成为一名深度学习架构师，除了上面的内容之外，还需要擅长机器学习开发技术和实践。当业务规模和复杂度发展到一定程度的时候，机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。
这个时候就需要深度学习架构师根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构，包括上游数据仓库和数据流的架构设计，以及模型训练的架构，还有线上服务的架构，建立机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统等等。
什么是深度学习啊？一直在看到优就业的深度学习
深度神经网络硕士就业前景
深度神经网络硕士就业前景很好。1、前景很好,中国正在产业升级,工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点,而且正好是在3~5年以后的时间A8U神经网络。
难度,肯定高,要求你有创新的思维能力,高数中的微积分、数列等等必须得非常好,软件编程(基础的应用最广泛的语言:C/C++)必须得很好,微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好,还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。
这样的话,你就是人才,你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。
现在转行深度学习怎么样？
深度学习是智能时代的算法利器，预计热度会持续很长时间。现在各大企业对于人工智能人才的需求量比较大，尤其是懂深度学习方面的人才。当然深度学习作为人工智能高端人才，薪资待遇也很好。
现在市面上的公司招聘的深度学习相关职位的平均薪资在30k-50K，长期发展前途也很不错。深度学习作为人工智能领域最耀眼的明星，长期前景非常看好，现在正是进入人工智能的绝佳时期。
深度学习的就业方向是什么？
深度学习工程师就业路径目前，成为深度学习工程师有两条路径：一是通过春秋两季的校园招聘，另一种是借助社会招聘跨行业转型。前述文章曾经将深度学习工程师分为算法工程师、后端工程师和前端工程师。
综合目前市面上各大公司招聘和咨询报告结果，目前工作3-5年左右的工程师为人工智能的市场主力，而应届毕业生更多还在成长之中。
深度学习工程师就业情况开启这个话题，咱们先拿小编身边深度学习工程师的举例，在上大数据分析。
小A同学，本科专业属于工科，对深度学习有强烈的兴趣，随即选择自学并同时报名培训班，研究生毕业后，加入创业公司，但是后续的工作其实和深度学习没关系了。
小B同学去年入职NLP自然语言处理方向的算法工程师，本科到博士均是国内985大学就读，后进入大厂最终成为了一名深度学习工程师，主攻算法方向。这里大家就发现了，其实个例之间相差还是很大的。
于是小PP纵览招聘机构以及权威咨询机构的报告，为大家分析总结了如下内容。
深度学习有啥用？
作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。
无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过我们的《AI深度学习》。
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1）8大授课阶段8大授课阶段，循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵。只有这样内容深入的课程，才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。
第一阶段：AI概述及前沿应用成果介绍第二阶段：神经网络原理及TensorFlow实战第三阶段：神经网络原理及TensorFlow实战第四阶段：生成式对抗网络原理及项目实战第五阶段：深度学习分布式处理项目实战第六阶段：深度强化学习及项目实战第七阶段：车牌识别项目实战第八阶段：深度学习前沿技术简介2）严选6个项目实战对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。
《AI深度学习》有6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间，直面复杂的开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求。
项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。
涵盖行业内75%技术要点，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等）都有所掌握，满足各类就业需求。
未来3-5年，深度学习有多吃香？
01深度学习一些有趣的应用1.Face2FaceFace2Face是斯坦福大学等学生做的一款应用软件，这套系统能够利用人脸捕捉技术，让你说话的声音、表情、动作，投射到视频中的另一个人脸色。
如上图所示，左上角是特兰普演讲的视频，左下角是模仿者在说话，经过系统处理后，特兰普的表情和声音就变成了模仿者的表情和声音。
（大家可以搜下网上的视频，挺有意思的）2.灵魂画家这个大家可能也见过，就是在原来的图片上，加上了另外一个图片的风格特点。如上图所示，一张蒙娜丽莎的画，加上了梵高画的特征，就变成了如右边所示的图片。
3.AlphaGo这个大家就更熟悉了，2016年3月，AlphaGo与围棋世界冠军棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜。
通过上面的例子大家可以看到，深度学习的应用非常的广泛，小到很有趣的表情投影，大到围棋人机大战。
也就是说深度学习的空间很广，想做一个深度学习的产品也不是我们想象中的那么深奥，但是要想做得特别强大还是会有很多困难的。那深度学习究竟是什么，接下来就和大家详细讨论下。02什么才是深度学习？
在讲深度学习之前，我们先要知道什么是神经网络，而在讲神经网络之前，我们还得先知道什么是神经元。
1.神经元假设设置函数：Z（x）=W1X1+W2X2+W3X3+…+WnXn+b，（是不是很眼熟，跟我们之前说到的线性方程很相识，不知道这个由来的话，再次建议先看下前面提到的文章）。
则神经元的表示如下：每一个神经元就是一个逻辑回归算法。什么是逻辑回归算法，可以参考这篇文章《机器学习之逻辑回归》，在此就不展开讲了。
2.神经网络多个神经元相互连接就组成了神经网络，每个神经元都通过接收前一层网络传递来的信息，经过处理后，再传递给下一层。按结构来分，神经网络由：输入层、隐藏层和输出层组成。输入层：即原始的特征输入。
隐藏层：除输入层和输出层外，其他的就是隐藏层。输出层：后面不再接其他神经元。3.深度学习和神经网络的关系定义：有多层网络结构的神经网络，我们就说是深度学习。那有多少层才算是深度学习呢？
现在也没有一个官方的定义，有的人说3层，有的人说5层才算深度网络，多的高达上百层，反正大家都说自己是在做深度学习，这样看起来会比较高大尚点。模组化：深度学习有一个非常重要的思想就是模组化。
那什么是模组化思想呢？就像我们玩搭积木，一堆积木可以搭成各种各样形状的东西，而深度学习的每一层都是一个组件，可以供其他层灵活调用。
下面用一个例子说明：假设我们要做一个图像识别，区分出4类人群：长头发的女生、短头发的女生、长头发的男生、短头发的男生。
深度学习的就业前景怎么样?