你是否還沒有聽過機器學習？你是否了解機器學習？你是否知道深度學習？你是否……知道你天生強大，生來就要當王者，中培IT培訓特順應當下火爆的人工智能市場潮流開辦《機器學習與深度學習實戰》培訓班，希望更多有志于機器學習和深度學習的同學投身到人工智能紅海中來，向著星辰大海的目標放飛夢想！
　　飛石哥這里又要開啟科普課堂模式了(已經有幾天沒有開通我們的科普小課堂了)。下面我們來了解下歷史沿革并分析下機器學習和深度學習的區別以及用到的相關技術，希望讓大家更多地加深對人工智能背景下機器學習和深度學習的印象。
　　話說在1956年的夏天，美國一個叫漢諾斯小鎮上的達特茅斯學院(具體情況大家可以去度娘搜索，常春藤聯盟的頂尖學府)中，約翰·麥卡錫（John McCarthy）、馬文·閔斯基（Marvin Minsky，人工智能與認知學專家）、克勞德·香農（Claude Shannon，信息論的創始人）、艾倫·紐厄爾（Allen Newell，計算機科學家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，諾貝爾經濟學獎得主）等科學家(各個都是大神，具體信息請自行百度)聚在一起，討論了一個對于當時來說超級玄幻的主題：用機器來模仿人類學習以及其他方面的智能。會議足足開了兩個月的時間，雖然大家沒有達成普遍的共識，但是卻為會議討論的內容起了一個名字：人工智能。所以，1956年也就成為了人工智能元年。達特茅斯樓原址
　　而在上世紀90年代開始機器學習不斷被提及并隨著社會發展和社會數據容量的不斷爆發，2010年前后深度學習又被提出來并與機器學習一起在15年后發展迅猛，并在人工智能時代大放異彩，概念和技術不斷躍升。
　　機器學習和深度學習既有區別又深度耦合，其實是相伴相生的。大概而言，機器學習主要是人來提供特定的特征，然后機器通過對海量數據的分析，在特征范圍內匹配和尋找相應模式；而深度學習則是相當于特殊的機器學習，主要通過網狀層級結構來分割世界，自動分析所見對象的分割網下的重要特征，完成剝離人工之后的處理(其實也是數據)。也就是說深度學習是機器學習的進化，深度學習更適合處理更多容量的大數據，而且需要的硬件支持要更多，機器學習用來發現物體和識別物體，而深度學習則是行成網狀體系后自動匹配被掃描對象，也就是說深度學習更加強大，但所需的各種資源也更為苛刻，我們生活中的很多應用其實機器學習已經足夠，而深度學習則會帶來更好的發展便利。

通過以上分析和介紹，那么也對我們有志于從事這方面學習的同學提出了一些要求，那就是不管是機器學習還是深度學習，都需要對算法有比較好的掌握，同時在計算機語言方面來說，C/C++、JAVA以及Python是必不可少的，可能還要精通。并且在實際工作中對于神經網絡要有足夠認識和掌握，Tensorflow這個主流的深度學習框架要能熟練運用，線性回歸、決策樹、貝葉斯模型、邏輯回歸、隨機森林等模型結構要了解并運用，對于決策樹算法、集成學習算法、KNN算法、聚類算法、神經網絡算法等各種算法要能夠熟練運用。在機器學習與深度學習的路上，永遠沒有止步，有的就是不斷追求學習能力提升的意志，對于算法的不斷優化，對于卷積神經網絡和其他網絡的不斷研讀，對于計算機程序語言的不斷學習和熟練運用，才能在人工智能時代做好一個從業者的職責任務并帶來人生的改變。
　　那么如上所說的這些，飛石哥告訴大家中培IT教育培訓正在火熱開辦的《機器學習與深度學習實戰》課程都可以深度地學習到。因為授課老師具有多年實戰的豐富經驗，分別都是行業大牛、碩士和博士，中科院研究員和相關公司技術總監等，把對行業的最實際的經驗與前沿技術帶給大家的用時，也能和未來技術對話，實現人生價值的飛躍，登上人生巔峰，從此感受不同！來中培，學《機器學習與深度學習實戰》，讓你從此魚躍龍門更高峰！
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