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。
「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，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。
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。
常言道，眼见为实。而在AI时代，这句话可能要打上一个问号。随着内容生成技术的发展成熟，基于深度学习的深度伪造技术愈发让真伪难辨。2019年，英国广播公司推出一部新剧《真相捕捉》，讲述了一群人通过篡改视频、伪造证据的方式，栽赃嫁祸他人，剧中这些做法便是借助深度伪造技术实现的。
想象一下，有一个超级助手，它能在瞬间为你推荐理想的餐馆，解答复杂的问题，甚至为你创作动听的歌曲。没错，那就是人工智能——我们时代的神奇之力，在短短的时间内闯入各个行业，宛如“超级英雄”般为我们创造了前所未有的价值。与此同时，人们对人工智能的担忧也悄悄累积。它会不会误传假消息？
