深度学习是机器学习的子领域，而机器学习又被视为人工智能的子领域。深度学习使用了某种形式的人工神经网络(ANN)技术，因此必须先用示例数据进行训练。用于训练的内容有大量可变性高的示例数据，则通常能产生更精确的推理结果。经过训练的ANN就可以用来执行相关任务。ANN由多个互相连接的“神经元”层组成。以简单的情况为例，这些层具体是指输入层和输出层。可以将众多的神经元和连接看作一个矩阵。连接矩阵中包含输入矩阵的每个值，并连接到结果矩阵的值。除了输入层和输出层外，在深度ANN的可见层之间还存在成百上千个用于输入和输出的“隐藏层”。每个隐藏层的结果矩阵即是下一层的输入矩阵。因此，只由后一层的输出矩阵来提供结果。截止目前，深度学习主要应用于计算机视觉，语音识别，自然语言处理等其他领域。#城市观察员#

深度学习中的“深度”是什么意思深到对象维度的量化、网化、模化、象化深到逻辑维度的基因、图式、算法、规律深到模式维度的归纳、演绎、试验、迭代深到整体维度的结构、系统、谱系、生态深到智能维度的动机、变量、交互、生成深到行动维度的学习、适应、应用、优化

人工智能专业需要掌握的基本知识包括：1. 数学基础：线性代数、概率论、统计学、微积分等。2. 编程语言：Python、Java、C++等。3. 机器学习和深度学习算法：支持向量机、决策树、神经网络等。4. 数据结构和算法：排序、查找、图论等。5. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。6. 计算机视觉：图像处理、目标检测、人脸识别等。7. 人工智能伦理：人工智能的道德和社会影响。必看的书包括：1. 《机器学习》（周志华）2. 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）3. 《统计学习方法》（李航）4. 《Python机器学习基础教程》（Andreas C. Müller、Sarah Guido）5. 《人工智能：一种现代的方法》（Stuart Russell、Peter Norvig）6. 《自然语言处理综论》（Daniel Jurafsky、James H. Martin）7. 《计算机视觉：模型、学习和推理》（Simon J.D. Prince）

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主题：深度学习一：什么是深度学习？浅层学习满足于输入，深度学习注重输出。简单说，深度学习属于主动学习，具有深度学习习惯和能力的人，他会将学习的知识主动进行探讨、实践、教给别人，教别人的时候还能让别人很容易听懂。二：为什么要深度学习？1.深度学习可以让原本浮躁的心安静下来。2.深度学习可以提升一个人的底层能力，底层能力强了，跨领域学习能力也就强了。3.深度学习可以带来许多灵感。三：怎么保持深度学习？1.尽量学习一手知识。一手知识就是从来没有经过别人加工过的原原本本的文章。2.要把学的知识写出来。想法是气态的，语言是液态的，文字是固态的。只有将气态的思想转变成固态固态的文字，并且不断翻看，才是真正属于自己的。这就是【输入（阅读等方式）——思考——输出（文字等方式）】的流程。3.要学会教授他人，能用自己的语言把学习到的知识给别人用简单的话讲出来。教是好的学，你把别人教会了，你自己也一定就会了。——周岭《认知觉醒》之《深度：深度学习，人生为数不多的好出路》