深度学习都有哪些项目？
我们将了解深度学习如何实现，并继续讨论它与#机器学习和人工智能的不同之处。我们也会看一下神经网络是什么，以及它们是如何被训练来识别手写数字的。
深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。
深度学习英文全称为：deep learning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。
至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另外，“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。
通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”或“表示学习”。
以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（feature engineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。
而深度学习的主要应用场景为：
语音识别
微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。
在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。
国内方面，阿里巴巴，科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。
自然语言处理等其他领域
很多机构在开展研究，2013年Tomas Mikolov,Kai Chen,Greg Corrado,Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bag of words）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
项目就是以下六项：
项目一：手写数字识别项目实战
本项目基于目前最流行的开源深度学习框架 TensorFlow 来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字图片的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字图片的识别。整个项目流程包括数据的分析与处理、模型结构的设计、优化调试及结果分析等，最终识别精度达到 90%以上。 该技术方面可应用于文本数据识别场景，如卡证文本数据识别、票据文本数据识别、汽车场景文字识别等。
项目二：文学作品文本特征向量化实战
本项目主要关注深度学习在自然语言处理中的应用，利用循环神经网络及长短时记忆网络来实现该领域中的词嵌入学习和上下文推断。项目将选取部分文学作品文本，依次实现词嵌入特征提取和基于长短时记忆的上下文推断。相关技术可用于带时间、空间属性的序列数据处理，如经济数据预测、股票数据预测、消费者消费行为数据预测。
项目三：基于 GAN 生成人脸图片项目实战
学完以后可直接应用于智能客服对话生成、视觉图像合成、数据增强等任务。本项目将以人脸图片生成作为实例，介绍生成式对抗网络的原理与实现。
项目四：基于分布式 GAN 人脸图片生成项目实战
通过并行的方式来提高深度学习的数据吞吐量，加速模型的学习训练过程。本项目加以人脸图片生成为基础，介绍深度学习的 GPU 和分布式集群并行模式。相关技术可直接应用于人工智能+大数据/云计算的各种场景。
项目五:基于深度强化学习的迷宫游戏项目实战
本项目将简要介绍强化学习的基本思想，并通过游戏迷宫的实践展示深度强化学习的开发和训练过程，实现 AI 系统对环境的自主探索学习和智能决策。相关技术可用于自动驾驶、AI 量化投资、电商产品推荐、机器人、人机交互、优化调度等辅助决策任务。
项目六：企业级车牌识别项目实战
本项目将以车牌识别为实战应用，指导学员完成典型人工智能项目的全流程实现，包括项目定位于需求分析、系统架构设计、功能模块实现、关键算法应用、测试与维护等环节。项目会重点介绍核心 AI 模块的开发与测试，相关实战环节可使学员熟悉实际企业级项目完整周期。本项目的技术核心可扩展应用于其他类似问题的识别，如集装箱号码识别，也可作为智能停车场项目的核心模块之一。
答：项目一：手写数字识别项目实战 本项目基于目前最流行的开源深度学习框架 TensorFlow 来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字图片的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字图片的识别。整个项目流程包括数据的分析与处理、模型结构的设计、优化调试及结果分析等，最终识别精度达到 90%以上。
答：学习AI深度学习会做的项目有：手写数字识别项目实战 文学作品文本特征向量化实战 基于GAN生成人脸图片项目实战 基于分布式GAN人脸图片生成 项目实战 基于深度强化学习的迷宫游戏 项目实战 企业级车牌识别项目实战 优就业的深度学习课程作为全国唯一一家和中科院合作推出深度学习课程的培训学校在课程质量上绝对有所...
答：深度学习具体都会学神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。而神经网络需要学习的有：从生物神经元到人工神经元 激活函数Relu、Tanh、Sigmoid 透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类 透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类 透过神经网络隐藏层理解升维降维 剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因 神经网络在...
答：无人驾驶汽车：深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。图片识别及分类：识别出图片中的对象，并建立关键词，对图片进行分类。谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写...
答：四、自动机器翻译 我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。...
答：深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。深度学习英文全称为：deep learning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音...
答：主要学习人工智能方面的知识，如：人工神经网络bai及卷积神经网络原理及 TensorFlow实战；循环神经网络原理及项目实战；生成式对抗网络原理及项目实战；深度学习的分布式处理及项目实战；深度强化学习及项目实战；企业级项目实战-车牌识别项目实战等；这些适合一些有基础的学员学习不适合小白学习 ...
答：4.学习深度学习框架：选择一个合适的深度学习框架，如TensorFlow、Keras或PyTorch，5.实践项目：通过实际项目来巩固和提高你的深度学习技能。可以从简单的项目开始，如手写数字识别、图像分类等，然后逐渐尝试更复杂的项目，如自然语言处理、语音识别等。6.参加在线课程和阅读教材：有许多优秀的在线课程和教材...
答：第七阶段：车牌识别项目实战 第八阶段：深度学习前沿技术简介 只有这样内容深入的课程，才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。2）严选6个项目实战 对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目，都是...
答：第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战 梯度下降优化方法 前馈神经网络的基本结构和训练过程 反向传播算法 TensorFlow开发环境安装 “计算图”编程模型 深度学习中图像识别的操作原理 第三阶段循环神经网络原理及项目实战 语言模型及词嵌入 词嵌入的学习过程 循环神经网络的基本结构 时间序列反向传播算法 长短时...
