国际部研究性学习,国际研学是什么意思

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于国际部研究性学习的问题，于是小编就整理了1个相关介绍国际部研究性学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 深度学习前景怎么样？

深度学习前景怎么样？

数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述来自中公优就业】

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。

当然有前途。

首先，从技术层面看。这一波人工智能的风潮，完全就是基于Deep Learning起来的。换一个说法，深度学习方面的突破，让人工智能又火了起来。从大名鼎鼎的AlphaGo到人脸识别、NLP......都与深度学习技术结合起来了，可以看得到，接下来5~10年里，人工智能会在深度学习为基础的轨道上继续发展。

其次，从政策层面看。国家这一回对人工智能空前重视。国务院在今年7月出台了《新一代人工智能发展规划》，前几天浙江省信息技术课程将编程语言改为PYTHON，这几天教育部又在讲，从小学开始学习人工智能。产业政策的出台，保证了未来（至少本届***吧）资金、人才、各种***的投入和流向。人工智能成为当红炸子鸡，当然产业政策不会写着深度学习如何如何，这是具体的实现手段。

最后，从市场层面看。现在懂深度学习的技术人员，确实薪资待遇比普通程序员要高，而且高不少；这是就业择业的新风向标。不仅IT、互联网企业，传统企业也需要AI，人才缺口还比较大。

总而言之，深度学习是值得程序员们投入精力、时间去学习，至少了解一下的。

如果"前"指钱的话，现在这个点来看，未来5年、10年很难说薪资***会很好。目前来看，更多人与其说是研究深度学习，不如说是在使用深度学习工具。各大深度学习平台的不断完善，使用更加便捷，移植更加方便。除此以外，AutoML、AutoKeras等自动寻找最优模型的平台的出现，在数据充足且质量较好情况下，是否真需要人为设计模型、训练模型的必要性降低了。

如果“前”指研究前景，这当然是有前景的，深度学习理论的突破(特指：推理能力)，小样本数据下深度学习泛化性研究，深度学习与其它方法融合等都是非常好的方向，站在深度学习的现有成果上，相信能走得更远更好。

到此，以上就是小编对于国际部研究性学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于国际部研究性学习的1点解答对大家有用。

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