機器人是怎么深度學習的

深度學習技術在語音識別、計算機視覺、語言翻譯等領域，均戰勝傳統的機器學習方法，甚至在人臉驗證、圖像分類上還超過人類的識別能力。專家預計，再過些年，我們口袋里的手機也可以運行像人腦一樣復雜的神經網絡。

高性能計算能力的提升是一大助力。這些年GPU(圖形處理器)、超級計算機和云計算的迅猛發展，讓深度學習脫穎而出。

人工智能0基礎學習好學嗎？

1、打好基礎，學習高數和Python編程語言

高等數學是學習人工智bai能的基礎，因為人工智能里面會設計很多數據、算法的問題，而這些算法又是數學推導出來，所以你要理解算法，就需要先學習一部分高數知識。先將高等數學基礎知識學透，從基礎的數據分析、線性代數及矩陣等等入門，只有基礎有了，才會層層積累，不能沒有邏輯性的看一塊學一塊。

再就是學習python編程語言，Python具有豐富和強大的庫，作為人工智能學習的基礎編程語言是非常適合的。一方面Python是腳本語言，簡便，拿個記事本就能寫，寫完拿控制臺就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多，但是效率是這四個里面最低的。

2、階段晉升，開始學習機器學習算法

掌握以上基礎以后，就要開始學習完機器學習的算法，并通過案例實踐來加深理解和掌握。機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。還有很多機器學習的小案例等著你來挑戰，前面掌握得好，后面當然輕松很多，不如深度學習。

3、不斷挑戰，接觸深度學習

深度學習需要機器大量的經過標注的數據來訓練模型，所以你得掌握一些數據挖掘和數據分析的技能，然后你再用來訓練模式。在這里你可能會有疑問，據說深度學習，好像有很多神經網絡，看著好復雜，編輯這些神經網絡那不是太難了，你大可放心，谷歌、亞馬遜、微軟等大公司已經把這些神經網絡模型封裝在他們各自的框架里面了，你只需要調用就可以了。

4、不斷實戰，增強自己的實力經驗

當你掌握了基本的技術理論，就要開始多實踐，不斷驗證自己的理論，更新自己的技術。找一個開源框架，自己多動手訓練深度神經網絡，多動手寫寫代碼，多做一些與人工智能相關的項目。如果有條件的話，可以從一個項目的前期數據挖掘，到中間模型訓練，并做出一個有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已經具備一名人工智能初級工程師的水準了。

5、找到自己的興趣方向

人工智能有很多方向，比如NLP、語音識別、計算機視覺等等，生命有限，必須得選一個方向深入的專研下去，這樣才能成為人工智能領域的大牛，有所成就。