机器学习与深度学习实战 中培助你登上人生巅峰

你是否还没有听过机器学习？你是否了解机器学习？你是否知道深度学习？你是否……知道你天生强大，生来就要当王者，中培IT培训特顺应当下火爆的人工智能市场潮流开办《机器学习与深度学习实战》培训班，希望更多有志于机器学习和深度学习的同学投身到人工智能红海中来，向着星辰大海的目标放飞梦想！
　　飞石哥这里又要开启科普课堂模式了(已经有几天没有开通我们的科普小课堂了)。下面我们来了解下历史沿革并分析下机器学习和深度学习的区别以及用到的相关技术，希望让大家更多地加深对人工智能背景下机器学习和深度学习的印象。
　　话说在1956年的夏天，美国一个叫汉诺斯小镇上的达特茅斯学院(具体情况大家可以去度娘搜索，常春藤联盟的顶尖学府)中，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家(各个都是大神，具体信息请自行百度)聚在一起，讨论了一个对于当时来说超级玄幻的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能。所以，1956年也就成为了人工智能元年。达特茅斯楼原址
　　而在上世纪90年代开始机器学习不断被提及并随着社会发展和社会数据容量的不断爆发，2010年前后深度学习又被提出来并与机器学习一起在15年后发展迅猛，并在人工智能时代大放异彩，概念和技术不断跃升。
　　机器学习和深度学习既有区别又深度耦合，其实是相伴相生的。大概而言，机器学习主要是人来提供特定的特征，然后机器通过对海量数据的分析，在特征范围内匹配和寻找相应模式；而深度学习则是相当于特殊的机器学习，主要通过网状层级结构来分割世界，自动分析所见对象的分割网下的重要特征，完成剥离人工之后的处理(其实也是数据)。也就是说深度学习是机器学习的进化，深度学习更适合处理更多容量的大数据，而且需要的硬件支持要更多，机器学习用来发现物体和识别物体，而深度学习则是行成网状体系后自动匹配被扫描对象，也就是说深度学习更加强大，但所需的各种资源也更为苛刻，我们生活中的很多应用其实机器学习已经足够，而深度学习则会带来更好的发展便利。

通过以上分析和介绍，那么也对我们有志于从事这方面学习的同学提出了一些要求，那就是不管是机器学习还是深度学习，都需要对算法有比较好的掌握，同时在计算机语言方面来说，C/C++、JAVA以及Python是必不可少的，可能还要精通。并且在实际工作中对于神经网络要有足够认识和掌握，Tensorflow这个主流的深度学习框架要能熟练运用，线性回归、决策树、贝叶斯模型、逻辑回归、随机森林等模型结构要了解并运用，对于决策树算法、集成学习算法、KNN算法、聚类算法、神经网络算法等各种算法要能够熟练运用。在机器学习与深度学习的路上，永远没有止步，有的就是不断追求学习能力提升的意志，对于算法的不断优化，对于卷积神经网络和其他网络的不断研读，对于计算机程序语言的不断学习和熟练运用，才能在人工智能时代做好一个从业者的职责任务并带来人生的改变。
　　那么如上所说的这些，飞石哥告诉大家中培IT教育培训正在火热开办的《机器学习与深度学习实战》课程都可以深度地学习到。因为授课老师具有多年实战的丰富经验，分别都是行业大牛、硕士和博士，中科院研究员和相关公司技术总监等，把对行业的最实际的经验与前沿技术带给大家的用时，也能和未来技术对话，实现人生价值的飞跃，登上人生巅峰，从此感受不同！来中培，学《机器学习与深度学习实战》，让你从此鱼跃龙门更高峰！
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