在深度学习中，学生是学习的主体，教师是引导者而非学生学习的替代者，教学内容需要学生全身心投入去理解、领会、评判、体验、感受才能“活”起来、“动”起来的知识。在教师的引导下，学生不仅能够掌握知识的符号表达以及符号表述的逻辑，还能够理解文字符号所传达的意义内容，即能对教学内容进行深度加工。它虽以理解客观的词义与句义为前提，但却有作者丰富的主观感受和体验蕴含其中，它的意境常常潜藏在容易忽略的一字一句之内，甚至暗含在并未书出的无字无句之中，需要发掘，需要领会。深度学习就是要引导学生要透过符号去感受理解符号背
深度学习的“深度”有什么意义？
深度学习增加了大量的参数，增加的参数意味着网络更具表现力。有更多的特性可以学习和区分。一旦我们了解了更多的特征，我们的分类和识别能力就会更好，这就是为什么我们在2012年的imagenet上有了Hinton的深刻学习冲击。
实际上认为深度学习在理论上没有什么太大的进展,使用或在神经网络方法中,层数多,使网络的开采特征的能力更强大,深层网络的表达能力增强是真正的参数增加,真正的突破感觉学习的深度应该从硬件的进步。事实上，如果计算速度能满足O(n3)，贝叶斯的学习方法可以深入研究。
现在应该说人工智能有两个瓶颈，一个是计算能力。虽然有很多进步，但实际的人工智能还是有很大的不同。这是一项对幽默的科学研究，深度学习比是机器的配置好，大实验时间的区别是几个小时和一个月。所以有好的想法，好的机器配置可以帮助你快速的实现。
另一个是算法的时间复杂度，这应该是研究人员的工作，在现有的硬件资源上取得突破。现在感觉深度学习一点泡沫，吹的魔术!
深度学习的“深度”有什么意义
到底什么是深度学习？
它是涵盖了建立和训练神经网络的特殊方法的一个术语。神经网络最早在上世纪五十年代被提出，就像核聚变一样，他们曾是很有前途但很不可思议的实验室想法，迟迟未能在实际中应用。我会在稍后章节详细介绍神经网络是如何工作的，现在你可以把它当作一个作出决策的黑盒子。它们以一个数组作为输入（数组可以代表像素，音频微波，或者单词），在这个数组上运行一系列的函数，输出一个或多个数字。输出结果一般是对你试图从输入中得出的一些特性的预测，例如一张图片上画的是不是一只猫。
在黑盒子里运行的功能是由神经网络的内存控制的，权重数组负责决定如何将输入数据进行组合和重组来生成结果。像猫检测这样的实际问题，在处理时需要非常复杂的功能，也就是说它的这些权重数组会非常大。一个最近的计算机视觉网络问题，其权重数组包含大约6千万的数据。使用神经网络的一个最大的障碍是如何给这些巨大的数组赋值，才能很好的将输入信号转换成输出的预测结果。
训练
研究人员一直致力于训练神经网络，主要原因是神经网络理论上是可教的。在小规模的问题上，根据一系列的样本输入和期望输出，通过机械加工，让权重从一开始的随机数逐步变成可以提供更精准的预测的数字，是一个非常简单的过程。问题的关键是如何在更复杂的问题上做好这件事，比如语音识别或计算机视觉这些权重数量巨大的问题。
这是在2012 Imagenet Paper会议引发神经网络复兴以来的一个真正突破。Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever 和Geoff Hinton将很多不同的加速学习的程序汇集在一起，包括卷积网络(convolutional networks)，巧妙运用GPU，和一些新的数学计算技巧比如如ReLU和dropout，结果显示，他们可以在几周内训练出一个非常复杂的网络，并且这个网络在计算机视觉上可以达到与以往很出色的传统方法几乎一样的效果。
这并不是一个单独的或偶然的事件，类似的方法已经在自然语言处理和语音识别上得到了很成功的应用。这就是深度学习的核心－－这种新技术让我们可以搭建和训练神经网络来解决以前无法解决的问题。
与其它方法的有何不同？
大多数机器学习方法的困难点在于从原始输入数据中识别出特征，比如用于识别图片的SIFT或SURF。而深度学习去掉了这一环节，改为用训练过程从输入样本中发觉最有用的模式（pattern）。虽然开始前你仍需要对网络的内部布局做出选择，但自动挖掘特征已经让一切容易了很多。另一方面，神经网络比其它机器学习技术更通用。我已经成功的使用原来的Imagenet network识别它从未被训练过的对象，甚至其它图片相关的任务比如现场分析（scene-type analysis）。底层的架构和训练网络的技术对所有自然数据，如音频，地震传感器或自然语言等，都通用。没有任何其他方法可以如此灵活。
为什么要深入研究？
最根本的原因是深度学习做的非常好，如果你处理过杂乱的真实数据，那么在未来几年这将是你工具包里的基本要素。直到最近，他才被当作晦涩的令人生畏的领域来学习，但是它的成功带来了极为丰富的资源和项目，使得学习神经网络变得比以往简单很多。我很期待带领你一起学习其中一部分，深入研究网络的内部工作原理，在我们一起体验这项新技术的同时能够有一些有趣的探索。
深度学习对人工智能有什么意义？
深度学习属于人工智能的前沿技术，是机器学习研究中的一个子集，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。
深度学习带来了人工智能的正循环，可以使机器“自己学会世界上的一些概念”，也就是机器将具备一定的人类般的学习和思考能力。人类自身的学习能力可以帮助我们自行认识世界，而当机器模拟人脑具备了这一能力之后，就可以在一定程度上取代我们部分脑力工作。
就像在工业革命和电力革命的影响力，我们自身从体力劳动中解放出来一样，在深度学习所带来的人工智能革命下，我们同样可以将脑力工作外包给机器。想学习更多前沿技术，可以参考优就业的深度学习课程。
中公教育深度学习课程技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，涵盖行业内75%技术要点，满足各类就业需求，助力跻身人工智能领域优秀人才。
另外课程注重真实企业级项目实操，项目循序渐进，以实操贯穿理论，帮助学员更好掌握人工智能核心技能。
深度学习中的深度是指
深度学习中的深度是指中间神经元网络的层次很多。
神经元（neuron，neure），神经系统的基本结构和机能单位。主要部分包括树突、胞体、轴突、细胞膜。树突形状似分叉众多的树枝，上面散布许多枝状突起，因此有可能接受来自许多其他细胞的输入。
胞体内有细胞核，而且绝大多数维持细胞生命的细胞器都在其中。
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