【无标题】
现在好多人都在提深度学习，深度学习课程前景好吗？怎么样啊？
深度学习课程前景好，深度学习的市场机会跨越了广泛的行业和地理区域，尤其是在具有海量数据需求和实体的特定领域市场。如需学习深度学生推荐选择【达内教育】。
深度学习的本质具体如下：一种新兴的机器学习算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隐层的感知器。
其可以通过对数据的底层特征进行学习从而得到更加抽象的隐藏特征，从而特到数据的分布式规律，进而预测或分类数据。
深度学习是一种学习数据表征的算法，它可以从无规律、抽象的观测值即输入值中学习到数据的隐藏特征，比如CNN算法通过输入的图片像素点RGB值可以学习到图片的内部特征，例如图片中的实体、数字等。
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深度学习如何和管理学结合发论文
首先，题主的问题是需要哪些方面的基础知识，可以看懂深度学习理论方面论文的数学推导常见的神经网络结构。这个问题的答案其实非常宽泛，这里我默认题主已经熟练掌握了数分，高代，概率论，必要的统计知识和贝叶斯方面的理论基础。
除此以外，近年来ICLR，ICML上的一些论文中用到的数学知识越来越深，包括但不限于实变，泛函，点集拓扑，微分几何，抽象代数。
工科出身的话往往上去一看人家定义一堆希腊字母一堆花写字母就头大了，想要补一些数学基础也不知道该从哪里下手。我个人的体会是，做深度学习方向的工科生想要把这些课全部学一遍，既不现实又浪费时间。
但是，以下这些内容即使是工科生也建议去学一下：实变函数（这个是论文里出现最多的部分。
至少要知道什么是可测集，什么是不可测集，什么是可积，进一步的黎曼可积和勒贝格可积；理解下测度的概念）泛函，变分法（这门课真的难，我也只学了一部分，但是做机器学习的，变分法Euler-Lagrange方程必须得会吧）基础的拓扑概念（现在的论文里大家都喜欢用manifold这个词，只要说到高维数据就manifold，源头在这里。
再比如WGAN里面那个完美分类器的证明，其实就是教科书里面度量空间和Hausdorff空间的一个很基础的证明）一点基础的度量知识（论文中出现的也非常多，不过感觉知道度量张量，知道指数映射，知道测地线方程就差不多了，更深的一些几何概念很少出现）再往下更深的数学，我也没学过。
比如今年ICLR那篇球面CNN的文章我也是一脸懵逼一头雾水，不过上面那些基本上足以让你以高屋建瓴的视角看大多数深度方面的理论文章了。
机器学习方面如何发表论文
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现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧。
深度学习的论文必须公开代码吗
不是的。1、对评审非常不友好。某些论文作者中只给伪代码，但是用伪代码去复现论文的结果是很困难的。因为对于深度学习来说，每个细微的参数都很重要，一点差别就可能导致结果无法复现。
而开放代码更容易让你的论文通过评审。从2019年开始，ICML增加了论文可重复性作为评审考察的因素。2、对科研人员不公平。一些科研人员无法获得大量的计算资源。
如果某个大团队发布了一篇论文，而一个研究生需要用到其中的结果应该怎么办？指望他一个人复现上百人工程团队的的研究成果吗？这显然是不现实的。
公开代码能让科研人员紧跟最新研究成果，对保持学术界的竞争力至关重要。
深度学习学什么？
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：deeplearning，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”（featureengineering）。
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TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）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。
深度学习好就业么？前景怎么样？
深度学习的就业前景还是非常广阔的！不同人群学习深度学习的前景也略有不同！针对本科生人群：如果你是一个计算机或者人工智能相关专业的本科生。
在就业时，人工智能其实是个很不错的发展领域，是目前国家大力支持的热门行业，尤其是近几年，国家以及各个省份出台了一系列的支持政策，比如《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》、《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》等，进入这个行业，未来的发展还是十分可期的。
在考人工智能方向的研究生或者公务员时，如果你对人工智能方向的前沿技术很是了解，很容易在复试过程中脱颖而出，并且较好的人工智能院校会有关于专业技术知识的相关复试，学习了深度学习这种人工智能热门技术也是一大助力针对研究生人群：如果你是一个计算机或者人工智能相关研究方向的研究生。
在就业时，人工智能同样是一个值得选择的行业，2020年企业对应届生的招聘需求规模同比下降22%，但是人工智能这样的战略新兴行业的应届生岗位需求却有所增长，面向应届生的岗位规模较去年同期普遍有1-5个百分点的提高，应届生岗位占比也高于全行业均值。
岗位需求大，研究生就业竞争压力也会更小。如果想继续在人工智能领域深造，读博最重要的一项技能是读Paper写文章，这里面比较重要的一个环节就是复现论文中的一些方法，很多方法都是在基础方法上的改进或变种。
深度学习领域常见的模型方法和技术框架，不仅能快速复现相关论文，还能帮助自己论文方法提供技术支撑。
针对高校讲师人群：如果你是一个计算机或者人工智能相关专业的高校讲师，近几年，国家很重视人工智能领域人才的培养，包括建设人工智能相关学科、促进人工智能领域本科生、研究生的培养，但是目前除小部分顶尖高校师资力量较雄厚外，更多高校老师在该领域的专业知识还是比较薄弱的，还需要进一步去提升，去接触学习人工智能国家甚至国际前沿技术还是很有必要的。
针对在职人群：如果你是对人工智能领域感兴趣的IT领域从业者或是人工智能领域的初级从业者，了解当前人工智能领域最热门的技术深度学习，用于助力自己的职业进阶，并且还能和人工智能领域前沿专家有一对一交流的机会，想必也是想要了解甚至学习的吧。
以上就是学习深度学习的前景，有兴趣的同学，不要错过人工智能发展的大趋势，把握好机遇。
深度学习入门必看的书和论文？有哪些必备的技能需学习
按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。
反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。另外还有一种综合型的分类方法，即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类：1．专题型论文。
这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。
如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则，它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解。2．论辩型论文。
这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文。
如《家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质吗?》一文，是针对“家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质”的观点，进行了有理有据的驳斥和分析，以论辩的形式阐发了“家庭联产承包责任制并没有改变农村集体所有制”的观点。
另外，针对几种不同意见或社会普遍流行的错误看法，以正面理由加以辩驳的论文，也属于论辩型论文。3．综述型论文。
这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文。4．综合型论文。这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。
如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状，又提出了几个值得研究的问题。因此，它是一篇综合型的论文。