近年來，隨著信息社會、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式和形態(tài)。目前對于深度學(xué)習(xí)的概念解釋有很多答案，很多專家學(xué)者都做出了本質(zhì)含義一致，表達(dá)略有不同的解釋。李頭厚教授認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是建

近年來，隨著信息社會、學(xué)習(xí)科學(xué)和課程改革的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)形式和形態(tài)。

目前對于深度學(xué)習(xí)的概念解釋有很多答案，很多專家學(xué)者都做出了本質(zhì)含義一致，表達(dá)略有不同的解釋。

李頭厚教授認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是建立在理解的基礎(chǔ)上的。學(xué)習(xí)者可以批判性地學(xué)習(xí)新的觀點和事實，將其整合到原有的認(rèn)知結(jié)構(gòu)中，在許多觀點之間建立聯(lián)系，并將現(xiàn)有的知識轉(zhuǎn)移到新的情境中，以做出決策和解決問題。

郭華教授認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是學(xué)生在教師的指導(dǎo)下，圍繞具有挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)主題，積極參與、體驗成功、獲得發(fā)展的有意義的學(xué)習(xí)過程，具有批判性理解、有機(jī)整合、建設(shè)性反思和遷移應(yīng)用的特點。

深度學(xué)習(xí)有幾個特點。一個是觸及人們內(nèi)心深處的學(xué)習(xí)。;的心。二是體驗式學(xué)習(xí)。三是深刻理解和實踐創(chuàng)新的學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是一種新的學(xué)習(xí)。;提高學(xué)生的學(xué)術(shù)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力；;學(xué)習(xí)質(zhì)量和效果，促進(jìn)教學(xué)改革。也是當(dāng)前教學(xué)改革追求的目標(biāo)和境界之一。

可以去看看課程，感覺很不錯。

最近開始和百度、微軟、阿里、滴滴、創(chuàng)新工場合作。至此，的系統(tǒng)化進(jìn)程將為 "大廠、實用項目、云服務(wù)等脫敏數(shù)據(jù)。 "，而且課程內(nèi)容會更豐富，更實用。

什么？;s重要的是，很多就業(yè)招聘公司，比如Boss直聘、獵聘網(wǎng)，也和課程吧達(dá)成了合作，可以為畢業(yè)生提供優(yōu)先推薦服務(wù)，絕不讓薪資就業(yè)成為學(xué)生的問題。

大數(shù)據(jù)分析全棧工程師課程注冊

全新改版，深度可達(dá)阿里P7。

很多一線數(shù)據(jù)科學(xué)大師潛心指導(dǎo)。

(原騰訊、美團(tuán)、百度)

如果你能 如果你找不到工作，你可以退還學(xué)費。

這門課程是由廖雪峰 的教師團(tuán)隊。圍繞企業(yè)用人標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)查了百度、騰訊、阿里、美團(tuán)、今日頭條、滴滴等互聯(lián)網(wǎng)公司。多次，并深入了解一線廠商對于數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)科學(xué)需要掌握的必備技能。結(jié)合各大招聘網(wǎng)站對該職位的要求以及行業(yè)專家和技術(shù)巨頭的建議，我們創(chuàng)建了新的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)課程。

首先，沒有成熟的AI庫或框架是用純Python實現(xiàn)的。最常見的基本庫numpy和scipy是C語言。著名的tensorflow的核心部分仍然是C/C，在追求性能的關(guān)鍵部分，我們使用了使用GPU和CUDA的浮點特效。Python只是上層的封裝。

那其次，對于小程序，探索性開發(fā)，算法測試等。，Python和高性能語言沒有特別大的區(qū)別。比如，假設(shè)Python寫一個任務(wù)需要20秒，而C語言只需要10秒。這個差距真的可以忽略不計?，F(xiàn)實中，我們大部分時間都在做這種探索或者測試。當(dāng)你腦子里有了一個想法，你會馬上想到用Python來實現(xiàn)，然后不斷調(diào)試參數(shù)，讓算法最優(yōu)。如果我們用C語言來做這個工作，要花非常長的時間去改代碼，甚至很容易分散我們的注意力，而不是專注于算法本身，去寫一堆晦澀難懂的代碼。Matlab貌似探索算法比較快，但是是收費的，不是開源的，第三方庫可以 I don'我跟不上時代。

第三，對于大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，Python只做算法描述。以上一點其實就是開發(fā)環(huán)境(或者說實驗環(huán)境)。那么Python在一個生產(chǎn)環(huán)境下，也就是真正做大規(guī)模任務(wù)的時候(而不是算法建模)還不錯。這是為什么呢？以tensorflow 深度學(xué)習(xí)。它的核心是用C/C寫的，但是寫代碼的時候基本都是Python，這個時候Python只是充當(dāng)一個算法腳本。具體來說，一個深度學(xué)習(xí)通常是一個大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用Python來定義網(wǎng)絡(luò)的每一層，每一個激活函數(shù)等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。Python這個時候有點慢，比如初始化需要5秒，加載各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)需要5秒，讀取分析原始數(shù)據(jù)需要500秒。然而，還有更長的東西，那就是訓(xùn)練。培訓(xùn)可能需要10個小時，你沒有看錯，是小時。而這10個小時基本都是c做的，所以Python帶來的幾百秒的延遲根本不值一提。最核心的部分還是交給c，說白了就是Python做了準(zhǔn)備工作，告訴內(nèi)核:數(shù)據(jù)是什么，如何訓(xùn)練，如何評價結(jié)果，如何展示結(jié)果。至于具體操作，就不是Python該做的了。這和用Photoshop畫一幅畫是一樣的。用戶可以用鼠標(biāo)和鍵盤做出一個優(yōu)秀的產(chǎn)品。你不 甚至不需要寫一行代碼。這個鼠標(biāo)鍵盤就像我們的Python。我們程序員用Python做AI就像藝術(shù)家用鍵盤鼠標(biāo)畫圖一樣。其實關(guān)鍵核心性能部分都是C/C。