近年來，隨著人工智能時代的來臨，數據科學、計算機科學迎來飛速發展，多次引發討論的人機對戰也正是人工智能與人類的對決。

從無人駕駛汽車到AlphaGo戰勝人類，機器學習成為了當下最熱門的技術。而機器學習中一種重要的方法就是深度學習。

人工智能、機器學習與深度學習的關系

深度學習的定義就和人工智能一樣，普通人嘴中常叨念，但其實沒人說得清。若真要深究，可一窺2015年5月27日三巨頭聯合發表的論文，標題即為“Deep learning”（深度學習）。

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，而深度學習的過程就是使用多個處理層對數據進行高層抽象，得到多重非線性變換函數的過程。一般來說，隱含層數量大于等于2層就認為是深度學習(神經網絡)模型。

深度學習的發展

神經網絡不是什么新鮮概念，在好幾十年前就被提出來了，最早可追溯到1943年McCulloch與Pitts合作的一篇論文，神經網絡是模擬人的大腦中神經元與突觸之間進行信息處理與交互的過程而提出的。

雖然神經網絡很早被提出來了，但當時只是停留在學術研究領域，一直沒有得到大規模的產業應用。

直到2006年，Hinton提出了深度置信網絡，通過預訓練及微調的技術讓深度神經網絡的訓練時間及效果得到了極大提升。而讓深度學習真正大受追捧是在2012年Hinton及其團隊在ImageNet競賽中獲勝。

經過近十來年的發展，有更多的神經網絡模型被陸續發現，CNN和RNN模型更是在圖像處理、語音識別與自然語言識別中如魚得水。

隨著這些領域的不斷進步，人們現在可以制造自動駕駛的汽車，基于短信、郵件甚至電話的自動回復系統，以及在圍棋中擊敗最優秀人類選手的軟件。這些由深度學習帶來的新工具也正產生著廣泛的影響。

從醫療上來講，各種各樣的醫療顧問系統以及高端的診斷系統，其背后都在使用著各種各樣的圖片分類，還有一些智能診斷的解決方案等帶來的便利。

從媒體娛樂上來講，也有在各種各樣視頻使用上的改善，在現在一些應用都可以提前幫助你對視頻或電影進行預先的瀏覽，然后給出內容的總結，能夠讓你對于選中的電影進行第二次分類，這也是所謂的語義理解。

入門深度學習

既然如此，究竟怎么才能更好地掌握深度學習，零基礎又該如何學習呢？

在這，必須先要介紹一下Python。Python作為一門易讀、易維護，用途廣泛的編程語言，是時下最火的人工智能語言。

與大多數的編程語言相比，Python類似于一個應用商店，里面有各式各樣開發好的App，每個App能夠解決相應的問題。

如果你需要，拿來用即可。有時候，甚至只需一行代碼，就能解決問題。

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適用人群

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②課程活動時間：4月27~5月5日

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注意事項

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习会不会被取代？深度学习必看发展史的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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