大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于深度学习python课程的问题,于是小编就整理了2个相关介绍深度学习python课程的解答,让我们一起看看吧。

  1. 深度学习和Python的关系大吗?
  2. 深度学习属于Python的哪个方向?

深度学习和Python的关系大吗?

有一定关系,但没有必然的联系。深度学习是一种算法,大家对他的研究一般都是通过某个深度学习框架进行,很少从头去写代码的。比较出名的框架有caffe,torch,tensorflow,pytorch。

深度学习python课程-
(图片来源网络,侵删)

比如说最初很有名的一个深度学习框架caffe,是用C++实现的,他的作者是一个中国人,贾扬清。贾大牛本科毕业于清华大学,这个框架是他在加州理工伯克利分校读博时候的作品,后来这个框架由这个学校团队在维护。它主要应用在卷积神经网络上面。caffe有python接口,就是说可以用python程序来控制caffe的运行。

Torch是另外一个比较流行的深度学习框架,这个深度学习框架是用Lua语言写的。Lua语言相对比较小众,很多人用它来写游戏脚本。Torch最初的支持者是Facebook。它相对于caffe来说更擅长在RNN方面的计算。

深度学习python课程-
(图片来源网络,侵删)

后来谷歌开发了tensorflow,***用的语言就是python,由于谷歌的大力支持,用tensorflow的人越来越多,再加上python本身有相当多数据处理方面的包。***用python进行深度学习的研究越来越主流。

于是,Facebook也把torch改进了一下,把它跟python结合了一下,搞了个pytorch。pytorch使用上比tensorflow要简单的多,再加上背后有Facebook的支持,很快与tensorflow有分庭抗礼之势。

深度学习python课程-
(图片来源网络,侵删)

总结一下,本来深度学习跟python没什么必然联系,一个是算法,一个是编程语言。但是研究深度学习大家一般都***用深度学习框架,而主流的深度学习框架tensorflow,pytorch都是用python写的,caffe也可以用python控制,两者因此也就有了联系。

这就给了很多奸商空子,打着深度学习的招牌教python,实际上教的东西跟深度学习半毛钱关系钱都没有。在此严重鄙视。

深度学习属于Python的哪个方向?

深度学习,属于人工智能。作为一个并不是很专业的人,我给你讲讲我眼中的人工智能。

不过我要多少给你泼一点冷水,当下阶段的人工智能领域其实远没有外面想象的科幻片一样的。也许是现在的运算的速度还没有突破吧?

什么叫智能这个争论很深也可能没结论。我简单举例说明一下,乌鸦喝水的故事,乌鸦喝不到瓶子里的水,就向里面丢石头,水的液面升高就可以喝到水了。通过一种手段可以实现预期的结果,有目的性的去做,我认为这个是智能的最基本。智慧唯一特性是思考和创造。关于自我意识之类的哲学问题这里就不在展开了。鹦鹉虽然可以说话,但是鹦鹉真的就是简单的模仿。有人可能说给吃的就说话多,那个是条件反射。

目前发大部分的人工智能都是基于规则模式下的计算机算力推演或者卷积的重复训练积累模型做的。

所谓推演就是下棋你算3步,人家深蓝算3000步,这方面当然计算机的算力很厉害。线性思维是计算机开发之初节省人力的最初目的,所以这方面多年的努力超大规模集成电路和超算计算怎么也不会让计算机不如人。如今很多棋手都要反过来向计算机学习如何下棋了。

卷积集都训练和矫正就有点类似教鹦鹉学舌。不断地通过结果的反馈的误差,不断训练,并让其完善。而训练过程很多时候是需要人工对照的。然后通过训练的方式然后一个机器学会了一些简单的功能,我在***en中经常可看到人工智能对照训练的***项目。不过也不能绝对否认,至少这几年,人脸识别算法的确有了突破,所以很多人脸识别的应用场景就随之营运而生。不过本质上来说也仅仅是识别准确率达到了一个标准。通过算法优化,和多批次的训练,达到现今的程度也是在意料之中。但这个智能真的就是ai吗?

很多人担忧科幻电影中人工智能取代人类的事情,不过现今的人工智能阶段还都在训练深度学习阶段,谈不上创造。

之所以有些人思维很跳跃,是因为大脑中偶尔搭错线的两个物体有了新的意义。

计算机说法就是a实体化类的对象方法和b的实体化类的对象某些属性去作用,生成了很多类,然后逐步验证这些类都实体化是否有意义。如何判定有意义那,根据以往都一些留存下来有意义的类。等长生大量的类一致性很强,但又与之前的有效类有很大偏差时,还要奇变暂存这些一致性强的大批量数据,然后作为次级参考。有朝一日,也许次级会变成主要验证意义。

再归纳一下,需要将两个或多个实际存在的东西或方法结合,形成很多新的概念性的规律。然后再尝试代入的方式验证这些概念。通过过往经验判定意义,也许从前都经验参考权重会被信的更有价值的取代。

我已经极力讲这个事情了,不知道我的文笔别人是否可以理解。

深度学习之后属人工智能领域,后面还可以衍生出来好多其他东西。入行前景还行,人工智能想和你的还停留在胎儿期。人的意识应该也是一个量变到质变的过程。只是我们对人类自己大脑了解得太少,也许对大脑了解更多之后,人工智能就会有更大的飞跃的进展。也许那时我们就是造物主。

希望我的回答对你有帮助,如果有关注点赞好吗?

到此,以上就是小编对于深度学习python课程的问题就介绍到这了,希望介绍关于深度学习python课程的2点解答对大家有用。