1. 什麼是深度學習？
深度學習是基於機器學習延伸出來的乙個新的領域，由以人大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大資料和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。
2. 深度學習什麼時間段發展起來的？
其概念由著名科學家geoffrey hinton等人在2023年和2023年在《sciences》等上發表的文章被提出和興起。
3. 深度學習能用來幹什麼？為什麼近年來引起如此廣泛的關注？
深度學習，作為機器學習中延伸出來的乙個領域，被應用在影象處理與計算機視覺，自然語言處理以及語音識別等領域。自2023年至今，學術界和工業界合作在深度學習方面的研究與應用在以上領域取得了突破性的進展。以imagenet為資料庫的經典影象中的物體識別競賽為例，擊敗了所有傳統演算法，取得了前所未有的精確度。
4. 深度學習目前有哪些代表性的學術機構和公司走在前沿？人才需要如何？
5. 深度學習如今和未來將對我們生活造成怎樣的影響？
6. 深度學習範疇
7. 深度學習基本模型
8. 深度學習與傳統機器學習
第1章 基本概念
1.linux系統程式設計的3大基石 系統呼叫 c庫 c編譯器 呼叫系統呼叫 位於使用者空間的應用程式無法直接訪問核心空間。從安全性和可靠性角度考慮，也需要禁止使用者空間的程式直接執行核心 或操縱核心資料。但從另外乙個角度看，核心也必須提供這樣一種機制，當使用者空間的使用者希望執行系統呼叫時，可以通...
深度學習之機器學習基本概念
訓練集 用來訓練，產生模型或者演算法的資料集 測試集 用來測試以及學習好的模型或者演算法的資料集，假設只知道特徵不知道結果，用模型得出的結果與已有的結果進行對比 特徵向量 屬性的集合，通常用向量來表示，與具體的例項有關。影響結果的因素 有關 標記 label 對結果類別的標記 正例 正面的結果，比如...
資料結構 第1章 基本概念
1.演算法描述 演算法是一組完成特定任務的有窮指令序列。所有的演算法都必須有 輸入，輸出，確定性，有限性和有效性。2.選擇排序 selection sort 原理 首先在排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小元素，然後放到排序列未尾。依此類推，直到所...