深度学习是机器学习的一个子集，与众不同之处在于⌄DL算法可以自动从图像、视频或文本等数据中学习表征，无需引入人类领域的知识。深度学习中的“深度”一词表示用于识别数据模式的多层算法或神经网络。此外，深度学习是在语言识别、语言翻译和物理检测等任务中实现高精密和高准确性的主要技术。近期，在AI领域实现了许多突破，包括了自动驾驶汽车、智能语音助手等等。关于这方面的内容，你可以去思腾合力公众号上了解了解，他们家经常会发一些最新产品动态，包括了英伟达的各种新产品，还有一些行业内资讯，挺专业也方便。

深度学习对学历有要求吗

简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化

三者关系：

举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。

深度学习技术的发展现状

其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。

比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。

比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。

比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。

比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。

比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。

还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域

深度学习作为人工智能领域的核心技术，从业人员大多都有非常好的教育背景，具有硕士及以上的高学历。那么对于普通专业的本科生或者专科生，有没有机会从事深度学习岗位呢?

如果是通过校招的话，普通专业的本科生或者专科生机会很少，HR那关都很难过。

如果是通过社招的话还是有机会的，社招对学历要求不那么高，但要有过硬的履历和能力。另外最好通过内推，这样邀约面试的几率更大。

对于普通本科生或者专科生，想提高自己的深度学习能力，一个很好的方式就是比赛。在人工智能领域，不管是国外的Kaggle，还是阿里天池、DataCastle、科赛网，每年都会举办各种各样类型的比赛。如果决定从事深度学习的岗位，可以专心打深度学习的比赛，争取进top

10%，取得好的名次会给简历加分不少，面试通过的机会也更大。

为了让同学们能用更短的时间掌握深度学习技能，中公教育联合中科院自动化研究所专家，推出了人工智能《深度学习》直播课程。课程时长5周，包含6大实战项目，以实操贯穿理论，可以帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。

课程涵盖行业内75%技术要点，如语音识别(微信语音转文字、Siri、天猫精灵等)、图像识别(火车站人脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本)、机器对话(微软小冰、同声翻译等)都有所掌握，满足各类就业需求。

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