深度学习，即Deep Learning，是一种学习算法，亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。
「链接」深度学习入门视频课程第一章 人工智能概述1.1人工智能的概念和历史1.2人工智能的发展趋势和挑战1.3人工智能的伦理和社会问题第二章 数学基础1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章 监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章 深度学习1.
深度学习是大数据时代的算法利器，近几年备受关注。下面一起来揭开它的神秘面纱～什么是深度学习 深度学习(Deep Learning)，属于机器学习的学术、工程领域研究中一个新的方向，目的是实现人工智能的普及化。
常有人问机器学习和深度学习是啥关系啊?第五个时期从20世纪初持续至今，神经网络再一次被机器学习专家重视，2006年Hinton及其学生Salakhutdinov发表的论文《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》标志着深度学习的正式复兴，该时期掀起深度学习的第三次浪潮，同时在机器学习的发展阶段中被称为“深度学习”时期。
随着义教新课标的发布，可以看到的是学科教学愈发强调学生的深度学习，全方位提升学生核心素养。本文中，于泽元教授及其研究团队从深度学习的视角出发，在进一步明确群文阅读新的发展方向的同时，更指出了深度学习的深层次内涵以及实现路径。
很多机构在开展研究，2013年，Tomas Mikolov，Kai Chen，Greg Corrado，Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型相比，word2vector能够更好地表达语法信息。
