转行深度学习,如何解决瓶颈问题?比如说数学推导感到吃力

发布网友发布时间：2022-04-23 08:25

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热心网友时间：2022-06-18 08:24

深度学习作为机器学习的典范，在各领域显示出了广阔的前景。

深度学习最大的特点在于从大量无关数据中获取有用信息，已经在很多实际中得到应用：从Netflix著名的电影推荐系统到Google的无人驾驶，从创造艺术和文学写作到各种预测，都在使用深度学习模型。

很多转行人士在学习深度学习算法时，往往会对算法的数学推导感到吃力，无法理解具体核心参数表示的物理意义，等弄懂算法原理后，面对实际问题，依然不知道如何利用算法解决。

造成这种普遍现象的原因，主要在于学习者数学基础不扎实、实践经验不足。

人工智能是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域，是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。机器学习作为实现人工智能的主流方法，最重要的基础就是数学和编程。对于普通程序员，C /C++、Python等编程能力比较强，但数学基础却相对薄弱。数学作为表达与刻画机器学习模型的工具，是深入理解机器学习算法原理的基石，也是算法创新的基础技能。

为了帮助同学们突破瓶颈、更快地掌握深度学习技术，中公教育联合中科院自动化研究所专家，强力推出人工智能《深度学习》课程，让大家学有所成、真正掌握机器学习模型以及算法背后的原理。

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