AI是当今世纪备受瞩目的一个领域，很多IT科学家在此领域孜孜以求，特别是很多年青人希望从事这方面的工作。AI领域中有一个关键领域即“深度学习”，很多人希望了解它，小熊网特意收集整理如下。

一、深度学习是什么

深度学习的英文单词是Deep Learning。深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。

深度学习的最终目标是让机器能够识别和处理各种数据，如文字、图像和声音等，从而像人类一样具有感知和理解能力。它的核心是神经网络，通过神经元之间的连接和权重调整来学习数据的特征和规律，从而实现复杂的数据处理和分析。

深度学习在许多领域中都取得了显著的成果，如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。它使得机器能够模仿人类的各种感知和思考活动，解决了许多复杂的模式识别难题，推动了人工智能相关技术的快速发展。

总之，深度学习是一个复杂的机器学习算法，通过深度神经网络的学习和模拟，使得机器能够逐渐接近人类的分析和理解能力，为人工智能的发展开辟了新的方向。

二、从事深度学习研究，要掌握哪些知识？

进行AI“深度学习”，需要掌握以下知识：

1）数学基础：深度学习涉及到许多数学概念和算法，因此需要掌握线性代数、微积分、概率论等数学知识。此外，对机器学习中的基本概念和算法也需要有一定的了解。

2）编程语言和工具：深度学习需要使用编程语言和工具来实现算法和数据处理。常用的编程语言包括Python、C++、Java等，常用的工具包括TensorFlow、PyTorch等。

3）深度神经网络：深度神经网络是深度学习的核心，需要了解其基本原理、架构和训练方法。

4）特征提取和数据预处理：深度学习需要用到各种特征提取和数据预处理技术，以提取出有效的特征和减少数据的噪声。

5）模型训练和优化：深度学习需要进行模型训练和优化，以得到准确的预测结果。需要掌握常用的模型训练和优化算法，如梯度下降、随机梯度下降等。

6）正则化：深度学习中需要进行正则化，以减少过拟合和增加模型的泛化能力。需要了解常用的正则化技术，如L1正则化、L2正则化、dropout等。

7）模型评估：深度学习需要对模型进行评估，以确定其准确性和可靠性。需要掌握常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率等。

8）数据集的准备和使用：深度学习中需要用到各种数据集，以进行模型的训练和测试。需要了解如何准备和使用数据集，如数据集的下载、处理和使用等。

综上所说，深度学习是一个相对复杂的领域，需要掌握数学基础、编程语言和工具、深度神经网络等多个方面的知识和技能。同时，还需要不断实践和学习，积累经验和掌握新的技术。