深度学习发展现状？一、应用范围不断扩大深度学习技术已经在多个领域得到了广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。未来，随着技术的不断发展和应用场景的扩大，深度学习的应用范围将会继续扩大，涉及到更多的领域和行业。例如，在医疗领域，深度学习可以应用于医学影像诊断、疾病预测等方面，那么，深度学习发展现状？一起来了解一下吧。
对于本科生而言，学习深度学习的前景是非常广阔和有吸引力的。随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为其核心技术之一，已经引起了广泛的关注和应用。目前，深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断等领域取得了显著的成果，未来还有更多的应用场景和潜力等待发掘。
对于本科生来说，学习深度学习可以为其打下扎实的人工智能基础，培养跨学科的综合能力，同时为未来的职业发展做好准备。随着人工智能技术的普及和应用，深度学习的专业人才需求量将会持续增加。掌握深度学习技术的本科生，将有可能在求职市场上具备更高的竞争力，获得更多的就业机会和职业发展空间。
当然，学习深度学习也需要一定的前提条件。首先，需要具备一定的数学基础，如概率论、统计学、线性代数等方面的知识。其次，需要掌握一门编程语言，如Python、C++等，并熟悉常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。此外，还需要具备独立思考和解决问题的能力，以及持续学习和探索的精神。
为了学习深度学习，本科生可以选择一些相关的课程和教材进行学习。例如，可以选修人工智能、机器学习、深度学习等课程，学习相关的数学、编程和算法知识。此外，可以通过参加一些线上或线下的竞赛、实践项目等，锻炼自己的实际应用能力。
深度学习是机器学习的一个分支，信息时代大数据为深度学学习提供了广阔的用武之地。可以预见，深度学习在未来几十年仍会保持旺盛的势头。
对于在校生或者想转行的人员，如果想往深度学习发展，未来的职业发展方向有哪些呢？主要有以下几种
1）深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。
2）机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地，将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域，构建与优化深度学习模型，提升效果、性能与易用性。
3）语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化，跟踪业界领先的语音识别算法技术，推动语音识别研究进展。
4）自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护，根据自动驾驶功能需求，规范细化软件开发，完成计算平台软件开发环境的搭建，将算法移植到指定硬件平台，并进行性能优化。
前景是非常好的。
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。去年教育部都在讲，从小学开始学习人工智能。产业政策的出台，保证了未来资金、人才、各种资源的投入和流向。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。
简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化
三者关系：
举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。
深度学习技术的发展现状
其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。
比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。
比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。
比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。
深度学习与AI。本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。而深度学习，是AI中的一种技术或思想，曾被MIT技术评论列为2013年十大突破性技术（Deep Learning居首）。或者换句话说，深度学习这种技术（我更喜欢称其为一种思想，即end-to-end）说不定就是实现未来强AI的突破口。
2. 深度学习与ML。DL与ML两者其实有着某种微妙的关系。在DL还没有火起来的时候，它是以ML中的神经网略学习算法存在的，随着计算资源和big data的兴起，神经网络摇身一变成了如今的DL。学界对DL一般有两种看法，一种是将其视作feature extractor，仅仅用起提取powerful feature；而另一种则希望将其发展成一个新的学习分支，也就是我上面说的end-to-end的“深度学习的思想”。
以上就是深度学习发展现状的全部内容，简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化 三者关系：举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
