各位老铁们好，相信很多人对深度计算 人工智能都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于深度计算 人工智能以及深度计算 人工智能技术的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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人工智能中的深度学习是怎么样的？
人工智能和深度学习是有同心圆关系的。
人工智能的研究领域目前在不断扩大，已经包括了专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、推荐系统等，我们目前力所能及的是“弱人工智能”，即在特定任务上执行水平与人来相当，这主要归功于实现人工智能的方法—机器学习。
深度学习也称为深度结构学习【DeepStructuredLearning】、层次学习【HierarchicalLearning】或者是深度机器学习【DeepMachineLearning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次摘要进行建模。如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的AlphaGo学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
深度学习是一种实现机器学习的技术；机器学习是一种实现人工智能的方法；从而也可以说深度学习也是一种实现人工智能的方法。
如何才能深度学习呢？
人工智能和深度计算
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，是指基于底层算法、计算机技术模拟、扩展人大脑智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新的技术科学。人工智能一直学界研究和关注的重点，跨越了数学、生理学、计算机等多学科的明星学科，已经发展了好几十年，BP神经网络、SVM都曾经带动AI火了好一阵子。最近AI火又烧起来了，自2006年以来，依赖于分布式计算、云计算使得计算机并行处理能力大大加强，而且而且在算法上又有了突进。我们说的算法就是深度计算DeepLearning。
12年6月，媒体报道了GoogleBrain项目，大家的广泛关注。项目有著名机器学习教授AndrewNg和JeffDean共同主导，用16000个CPUCore的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，DeepNeuralNetworks）的机器学习模型（内部有10亿个节点），在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。
TensorFlow15年谷歌开源了，旗下著名的AI和深度学习TensorFlow引擎，引燃了AI和DL在大火。
TensorFlow是谷歌在DistBelief基础上发展的第二代人工智能学习系统。关于其名称来源：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow是指张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可广泛地应用于语音识别，自然语言理解，计算机视觉，广告等等。
同时各大厂商也都推出了类似的机器学习框架。
关于深度学习的学习深度学习是在AI，神经网络的一个新算法，如果要系统学习AI，你必须有一定基础的数学技能、AI和模式算法的基础，不是一下深入的。
建议先打一些数学和AI、模式识别等基本算法的基础，然后可以学习机器学习的公开课，比如Hinton的NeuralNetworksforMachineLearning，斯坦福CS231。
中文在线教程，推荐李宏毅的机器学习课程关于中文课程，台湾一个教授李宏毅的一个中文在线课程Hung-yiLee：
课程设置非常合理，内容由浅入深，内容很全，大概会涵盖近几年最新的paper，而且也会引用reddit讨论的deeplearning问题，同时他也会讲很多调参的技巧。
注重应用和实践的一些课程和工具框架的教学。比如2015年时候讲theano，17年讲tensorflow以及keras。他的课程主页上有ppt,video,homework,非常适合初学者食用，如果你的数学很差，他的课程主页有一门linearalgebra，还有一门machinelearning，这两门课会补很多数学知识。
另外李宏毅的视频教程，去搜索下，各大视频网站基本上都有。
深科技是人工智能吗
深科技（DeepTech）不是人工智能（ArtificialIntelligence，AI），但是人工智能可以被应用在深科技领域中。深科技是指那些基于科学和工程领域的前沿研究，需要使用到高度专业化、复杂的技术和知识，例如量子计算、纳米技术、生物技术等。与之相比，人工智能更注重于计算机和软件系统的设计和开发，旨在实现类似于人类智能的功能和操作。虽然并不是所有深科技领域都需要使用到人工智能技术，但在一些领域（如机器视觉、自然语言处理等）中，人工智能已经成为了推动研究进展的关键因素。
人工智能算力深度解析
人工智能算力是指用于计算机程序处理强大复杂问题的能力，因此它能够解决一些传统计算机无法解决的问题，比如多模态数据分析、自然语言处理以及深度学习。
通过算法优化，硬件改进和计算资源的有效利用，人工智能算力不断进步，带来更准确的智能结果。
此外，也有一些技术可以利用GPU和FPGA等硬件来提升计算效率，在深度学习等领域大大提高了计算算力。
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