1. 在大數據發揮更大價值的同時，深度學習可以為其做什麼
深度學習是多層次的人工神經網路的建立和利用。在最簡單的術語中，你可以把它看作是高度非線性的級聯模型，例如多層規則和最後的邏輯回歸。這是一個非常復雜的體系結構，最後的結果是分類（離散結果）或回歸（連續結果）。
一般來說，這些模型需要有大數據的支持，並且需要對超參數（hyper parameters）、正則化等大量的精細調節。應用包括基於CNN（convolutional neural networks卷積神經網路）的計算機視覺和圖像識別；自動翻譯（基於NLP技術，例如長短期記憶模型）。
其實深度學習的基礎理論其實在幾十年前就有了，為什麼一直沒有發展起來呢？因為它受到兩個條件的制約，一個是數據量，一個是機器的運算能力。
在數量比較小的情況下，傳統的機器學習方法就能夠取得較好的效果。但是隨著數據量不斷的增加，當達到某個臨界值之後，傳統機器學習方法的效果就不會再有提升了。而深度學習模型的效果則會隨著數據量的顯著增加而獲得明顯的提升。也就是說，深度學習方法能夠最大限度地發揮出大數據的價值！所以大數據的發展促進了深度學習的崛起，而深度學習又放大了數據的價值，他們兩個相互促進，相輔相成的。
2. 什麼是深度學習深度學習能用來做什麼
深度學習是基於機器學習延伸出來的一個新的領域，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，並伴隨大數據和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。
在深度學習中，計算機模型學習直接從圖像、文本或聲音中執行分類任務。深度學習模式可以達到新的精確度，有時甚至超過人類的表現。大多數深度學習方法使用神經網路的架構，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經網路的原因。
3. 深度學習學完可以做什麼工作
AI深度學習是用於建立、模擬人 腦進行分析學習的神經網路，並 模仿人腦的機制來解釋數據的一 種機器學習技術，主要應用於圖 像識別、語音識別、自然語言處 理等領域。學完可以從事深度學習工程師、機器學習工程師、人工智慧工程師、高級演算法工程師、高級演算法工程師 AI研發工程師、AI架構師等，整個行業發展前景還是不錯的。
4. 什麼是深度學習
深度學習，是機器學習中一種基於對數據進行表徵學習的方法。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同。例如卷積神經網路就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網就是一種無監督學習下的機器學習模型。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工獲取特徵。
5. 深度學習的具體學習內容都是什麼呢是做什麼用的呢
深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。
它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
6. 深度學習學完之後主要從事什麼工作
學習深度學習課程之後，可以從事的工作有很多。
如：人工智慧演算法工程師、深度學習演算法工程師、計算機視覺工程師、深度學習訓練工程師、圖像處理演算法工程師、自然語言處理演算法工程師、智能製造演算法工程師、強化學習工程師等等。
7. 網上說的深度學習，人工智慧具體是什麼東西呢
深度學習：將「低層」特徵表示轉化為「高層」特徵表示後，用「簡單模型」即可完成復雜的分類等學習任務或者理解為「表示學習」「特徵學習」
人工智慧：它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學(類似於機器人一樣)
8. 深度學習是學什麼內容
深度學習是實現人工智慧的手段之一，深度學習是一種機器學習的方法，它試圖使用包含復雜結構或者由多重非線性變換構成的多個處理層(神經網路)對數據進行高層抽象的演算法。深度學習可以理解為神經網路的發展，神經網路是對人腦或生物神經網路基本特徵進行抽象和建模，可以從外界環境中學習，並以與生物類似的交互方式適應環境。
深度學習的主要課程內容包括以下幾個階段：AI概述及前沿應用成果介紹，人工神經網路及卷積神經網路原理及TensorFlow實戰，循環神經網路原理及項目實戰，生成式對抗網路原理及項目實戰，深度學習的分布式處理及項目實戰，深度強化學習及項目實戰，企業級項目實戰-車牌識別項目實戰，深度學習最新前沿技術簡介八個階段，這些就是深度學習所要學習的內容。
這個課程還是非常有前景的，因為這方面的人才缺口大，這門課程中涵蓋了行業內 75%技術要點，滿足各類就業需求。而且中科院自動化研究所相關機構會頒發證書，還贈送課程中企業級項目的源碼。所以求職的話是肯定沒有問題的，而且學完後還有證書源碼等助攻加持，前景十分光明。