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ai智能深度学习,到底需要学习什么呢?
迁移学习（TransferLearning）中的学习率 在fast.ai课程中，在解决AI问题时，非常重视利用预先训练的模型。
数学基础：人工智能涉及到很多数学概念和方法，如线性代数、概率论、统计学、微积分等。这些数学知识是理解和实现人工智能算法的基础。编程能力：学习人工智能需要掌握至少一种编程语言，如Python、C++或J***a。
ai编程课是学习Python的教学。AI编程的培训课包括：AI编程的培训课程有Python的教学，比如类型与运算、语句与语法等，还有数学，比如微积分、线性代数等，还有框架学习，比如科学计算框架。
什么是深度学习?
第深度学习的本质特征是深度思维。从学习过程来讲，深度学习特别强调内在动机的激发、积极主动的参与、高水平的认知和元认知的投入、新旧知识的联系等，最关键的因素就是学生积极主动的思维。
深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。
深度学习。就是指学习娇生的文化知识和科学技术。比如说我们在大学读研究生博士等等所学的专业知识。就应该属于深度学习。还比如说我们中国研究的航天事业。这些研究人员所从事的职业就应该属于升速学习。
深度学习，是一个专业概念。美国国家研究理事会概括出深度学习的本质，即个体能够将其在一个情境中所***用于新情境的过程。深度学习所对应的素养划分为三个领域：认知领域、人际领域和自我领域。
人工智能,大数据与深度学习之间的关系和差异
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习。人工智能是机器学习的父类，机器学习则是深度学习的父类。
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***（半自动），而深度学习使该过程完全自动化。
聚类算法：聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（集群）中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。
深度学习 深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。
人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系 如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。
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