本文目录一览：
- 1、如何促进幼儿在游戏中进行深度学习
- 2、深度学习适合打网游吗?
- 3、深度学习的职业发展方向有哪些？
- 4、深度学习都能应用于哪些领域，目前有什么产品？
- 5、深度学习发展前景如何啊？
- 6、深度学习的现状和趋势
如何促进幼儿在游戏中进行深度学习
如何促进幼儿在游戏中进行深度学习方法如下：
1、促进身体机能和运动功能的发展
许多游戏活动是需要全身的参与，通过跑、跳、如竖爬、滚等运动的形式实现，所以游戏可以促进全身血液循环，锻炼心肺功能，增加身体运动控制能力和动作灵活性，有利于儿童生长发育。游戏也可以促进儿童手的操作能力与精细动作的发展，增加手眼协调性。
2、促进感知功能的发展
游戏时儿童不仅需要运动，同时要使用五官，接受环境中的视觉、听觉、触觉、前庭平衡、身体重力、身体动觉和嗅觉等信息的刺激，并综合这些信息作出判断，产生相应的行为反应。所以，游戏可以获得感知觉刺激，促进神经功能的发展和感觉统合能力的发展。
3、游戏促进语言的发展
在社交性游戏、互动性游戏和规则性游戏中，儿童之间有语言模仿、言语沟通、角色扮演、游戏规则的述说与解释等语言形式的呈现。通过游戏，儿童可以进行语言理解和表达的练习，增加词汇量和句子的复杂程度，学习语法使用和语言表达技巧，提高语言能力。
4、游戏促进认知能力的发展
想象性游戏可以用模仿和指晌想象去再现儿童的生活经验，相反，也会在游戏中对过去的经验进行重建、改造、变化和新的创造，儿童可以充分发挥他们的想象力，玩出各不相同的花样。
在建构性游戏中，儿童可以提高视觉空间能力，学习数量概念，在社会沟通游戏中可以学习新的知识与概念。另外，在游戏中儿童要不断地观察事物，进行分析与判断，思考解决问题的办法，通过反复的游戏过程，孩子的认知能力将得到不断提高。
5、游戏促进社交、情渣逗大绪和人格的发展
游戏时孩子开心快乐，充满自信。游戏时需要与人合作，可以锻炼人际互动、与人相处的能力。游戏时孩子相对放松，放下戒备，可以克服胆小退缩的毛病。社交扮演游戏时，孩子可以学习新的社交技巧和社会道德规范。在团体游戏中，要遵从游戏规则，学会轮换、等待，克服以自我为中心的毛病。
深度学习适合打网游吗?
深度念烂学习是可以开发游戏，不适合用来打网游。
游戏开发是一个复杂且劳动密集型的工作。游戏的环境、故事线和人物个性都需要被仔细地构建。这需要视觉艺术家、编故事的人和软件工程师一起密切协作才能完成。通常，在传统编程的形式下，游戏会有一套专门编写的行为；或是在有大量规则组合的形式下，会以更加有反馈的行为来构成。在过去的几年间，数据密集的机器学习解决方案已薯高哗经在企业（比如Amazon、Netflix和Uber）里消灭掉了基于规则的系统。已经在探索使用这样的一些机器学习的技术，比如用深度增强学习来进行游戏开发。我们已经看到这一波的机器学习和人工智能在游戏领域的巨大潜力。
对于一些数据驱动的大型企业而言，机器学习数行并不是什么新东西。在过去的这些年里，机器学习技术已经成熟并扩散到非常多的行业。在2015年初，DeepMind将上下文老虎机算法进一步发展，并发表了一篇论文。其中介绍了一个把深度神经网络和增强学习组合起来的大规模系统。这个系统可以精通Atari的2600个游戏里的很多个，还仅仅只是依靠原始像素和得分作为输入就能取得超越人类的水平。
深度学习的职业发展方向有哪些？
当前深度学习技术在游戏领域的发展思路，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动深度学习技术在游戏领域的发展思路，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码深度学习技术在游戏领域的发展思路，各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在脊岁分析深度学习技术现状深度学习技术在游戏领域的发展思路，研判深度学习发展趋势，并针对深度学习技术在游戏领域的发展思路我国的技术水平提出发展建议。
一、深度学习技术现状
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。
深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比，深度学习技术有着两方面的优势。一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。
深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语言处理侍告是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。循环神经网络适合解决序列信息相关问题，已广泛应用于自然语言处理领域，如语音识别、机器翻译、对话系统等。
深度学习技术仍不完美，有待于进一步提升。一是深度神经网络的模型复杂度高，巨量的参数导致模型尺寸大，难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大，而训练数据样本获取、标注成本高，有些场景样本难以获取。三是应用门槛高，算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力，图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl指出当前的深度学习不过只是“曲线拟合”。五是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。因此，深度学习仍需解决以上问题。
二、深度学习发展趋势
深度神经网络呈现层数越来越深，结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能，业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层，随着网络层数的不断加深，其学习效果也越来越好，2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。新的网络设计结构不断被提出，使得神经网络的结构越来越复杂。如：2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构，这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。
深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性，业界探索并提出了新型神经网络节点，使得神经网络的功能越来越丰富。2017年，杰弗里辛顿提出了胶囊网络的概念，采用胶囊作为网络节点，理论上更接近人脑的行为，旨在克服卷积神经网络没有空间分层和推理能力等局限性。2018年，DeepMind、谷歌樱谈睁大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念，定义了一类新的模块，具有关系归纳偏置功能，旨在赋予深度学习因果推理的能力。
深度神经网络工程化应用技术不断深化。深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间，运算量大，难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。为了解决这个问题，业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸，减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪（如剪枝、权值共享和量化等）和设计更精细的模型（如MobileNet等）两类。深度学习算法建模及调参过程繁琐，应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛，业界提出了自动化机器学习（AutoML）技术，可实现深度神经网络的自动化设计，简化使用流程。
深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。深度学习与强化学习融合发展诞生的深度强化学习技术，结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，克服了强化学习只适用于状态为离散且低维的缺陷，可直接从高维原始数据学习控制策略。为了降低深度神经网络模型训练所需的数据量，业界引入了迁移学习的思想，从而诞生了深度迁移学习技术。迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型，应用于新领域的一种学习过程。通过将训练好的模型迁移到类似场景，实现只需少量的训练数据就可以达到较好的效果。
三、未来发展建议
加强图网络、深度强化学习以及生成式对抗网络等前沿技术研究。由于我国在深度学习领域缺乏重大原创性研究成果，基础理论研究贡献不足，如胶囊网络、图网络等创新性、原创性概念是由美国专家提出，我国研究贡献不足。在深度强化学习方面，目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等国外公司的研究人员提出，我国尚没有突破性研究成果。近几年的研究热点生成式对抗网络（GAN）是由美国的研究人员Goodfellow提出，并且谷歌、facebook、twitter和苹果等公司纷纷提出了各种改进和应用模型，有力推动了GAN技术的发展，而我国在这方面取得的研究成果较少。因此，应鼓励科研院所及企业加强深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的研究，提出更多原创性研究成果，增强全球学术研究影响力。
加快自动化机器学习、模型压缩等深度学习应用技术研究。依托国内的市场优势和企业的成长优势，针对具有我国特色的个性化应用需求，加快对深度学习应用技术的研究。加强对自动化机器学习、模型压缩等技术的研究，加快深度学习的工程化落地应用。加强深度学习在计算机视觉领域应用研究，进一步提升目标识别等视觉任务的准确率，以及在实际应用场景中的性能。加强深度学习在自然语言处理领域的应用研究，提出性能更优的算法模型，提升机器翻译、对话系统等应用的性能。
来源：产业智能官
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深度学习都能应用于哪些领域，目前有什么产品？
近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的睁渣槐突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢?下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。
一、语音识别
深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为悉友特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。
二、自然语言处理
深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。
三、文字识别
众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。
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。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。
五、自动驾驶汽车
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，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。
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深度学习发展前景如何啊？
懂人工智能相关算法唤唤缺的工程师，前途无量。
现在是人工智能的风口，不管是医疗、交通链前、生活、出行、娱乐等等都需要用到人工和辩智能产品，所以学好深度学习，发展前景真的不可限量的。
深度学习的现状和趋势
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深度学习技术发展趋势浅析 转载
2019-04-09 08:37:11
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当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议。
一、深度学习技术现状
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入历宽备产业化阶段，带来新产业的兴起。
深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比，深度学习技术有着两方面的优势。一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。
深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语巧盯言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。循环神经网络适合解决序列信息相关问题，已广泛应用于自然语言处理领域，如语音识别、机器翻译、对话系统等。
二、深度学习发展趋势
深度神经网络呈现层数越来越深，结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能，业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层，随着网络层数的不断加深，其学习效果也越来越好，2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。新的网络设计结构不断被提出，使得神经网络的结构越来越复杂。如：2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构，这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。
深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性，业界探索并提出了新型神经网络节点，使得神经网络的功能越来越丰富。2017年，杰弗里•辛顿提出了胶囊网络的概念，采用胶囊作为网络节点，理论上更接近人脑的行为，旨在克服卷积神经网络没有空间分层和推理能力等局限性。2018年，DeepMind、谷歌大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念，定义了一类新的模块，具有关系归纳偏置功肢毁能，旨在赋予深度学习因果推理的能力。
深度神经网络工程化应用技术不断深化。深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间，运算量大，难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。为了解决这个问题，业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸，减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪（如剪枝、权值共享和量化等）和设计更精细的模型（如MobileNet等）两类。深度学习算法建模及调参过程繁琐，应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛，业界提出了自动化机器学习（AutoML）技术，可实现深度神经网络的自动化设计，简化使用流程。
