深度学习学python有什么用,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习学python有什么用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍深度学习学Python有什么用的解答，让我们一起看看吧。

1. 计算机专业研究生学习深度学习有用吗？
2. python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
3. python深度学习现在发展怎么样？
4. 为什么AI的深度学习，基本上都跟python这门语言有关，其它语言难道搞不定？

计算机专业研究生学习深度学习有用吗？

作为一名计算机专业的教育工作者，我来说说我的看法。

首先，对于普通大学的硕士研究生来说，如果能做好读研期间的规划并取得一定的成果，未来就业的选择空间还是比较大的，也有很多机会能够进入大厂发展。从近几年研究生的就业情况来看，开发岗位的数量确实相对多一些，所以重视开发能力的提升对于就业是有积极影响的。

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当前很多计算机相关专业的研究生会主攻深度学习方向，相关的参考资料也比较多，所以初期的学习体验是能够得到保障的，但是要想做出创新成果也并不容易。如果从就业的角度出发，要重视深度学习与行业场景的结合，这样在做深度学习的过程中，也可以同时锻炼自己的开发能力，这是比较理想的选择。

在选择编程语言的时候，Java和c++都是可以选择的，从当前整体的人才需求数量来说，J***a的人才需求量相对大一些，而且J***a对于学习场景的要求不高，自主学习也能够达到一个较好的学习效果，所以选择主攻J***a是比较稳妥的选择。如果选择主攻C++，则需要考虑如何为自己营造一个实践和交流场景，这对于学习效果的影响是比较直接的。

计算机专业读研期间的整体压力还是比较大的，如果在主攻方向之外再开辟一条自主学习路线，一定要注意做好时间规划，否则很容易导致延期毕业，这对于后续的影响还是比较大的，所以一定要尽量争取主攻方向跟就业方向相契合，这不仅可以充分利用学校的科研***，整体的读研压力也不会太大。

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我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

这里是益知课堂，很高兴回答你这个问题，首先学习深度学习的相关理论建议先学机器学习的相关基础算法和理论。因为深度学习很多都是以机器学习的内容为基础的，只是说深度学习是属于机器学习的一个全新的领域，其核心的以神经网络为基础，以尽可能模拟人体大脑的神经网络，例如模拟人体大脑对于生活中的图像、声音和感知的处理方式。

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所以说，机器学习里面包含了深度学习，这也是人工智能目前主要的研究方法论。此外还有像数据挖掘技术，其实也是机器学习里面的一种数据分析技术，这些都是我们目前的人工智能的表现形式，很早之前的机器学习都是基于大量数据的统计，所以其应该属于统计学，由于现在数量势纷庞大，数据科学才单独作为一个方向。

作为计算机专业的研究生，你学习的内容可以有很多选择，如果你的研究方向刚好是人工智能或者是和算法相关，学习机器学习和深度学习肯定是非常有必要的。如果你学的是Python那么在编程语言的基础上，学习算法将是你的核心竞争力，对你的研究和之后找实习和工作都是非常有帮助的。

那么，怎么来学习机器学习和深度学习呢，我觉得你需要找准方向。这里有几本书可以参考，当然你可以和导师咨询，结合项目或者实际的问题进行学习是非常重要的，可以避免走很多弯路，问题为导向也可以让你更容易坚持下去。所以，计算机专业的学生特别是研究生，是非常有必要学习机器学习和深度学下的相关知识的。

我是招财猫，这里是益知课堂，为你分享有益知识！

python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？

python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？

我个人认为大数据方向会更有前途。原因有两点，一是深度学习需要你的机器学习算法要有一定的功底，尤其是神经网络相关算法，而神经网络算法学起来很难。

二是算法岗位想要往上升，需要你在算法层面要有一定的影响力才行。比如发表知名论文、将算法应用到业务场景取得很大的提升。而大数据偏于工程类，工程类相对于算法类的工作内容，更容易进行提升和做出成绩。算法类需要你有很强的数学功底才行。你选择深度学习视觉方向，首先你接触到最多的机器学习算法应该是神经网络相关算法，什么卷积神经网络、神经元、激活函数、优化函数等等。之前我同事在做分享的时候，说实话，讲了很多关于神经网络的，我很多地方都没有听懂，这些点比较晦涩难懂。如果你喜欢偏向于工程类的工作，不建议你选择深度学习视觉方向。

同时，深度学习视觉方向，肯定也有很多名校高学历的同学和你一起竞争，尤其是互联网大厂的岗位，毕竟研究生以上做工程的很少，几乎都是算法。所以整体下来，这个岗位的竞争会非常激烈，可能你非常棒，最后还是输给了其他学历比你高的同学，比如博士。结合拿 Offer 的成功率来说，我也建议你选择大数据而不是深度学习。

大数据技术说实话，现在国内很多互联网公司都在[_a***_]，数据量大肯定要使用大数据技术来进行解决。使用大数据技术的公司多，那么需要大数据岗位的公司也就多，从而你的就业公司选择机会就多了起来。

大数据技术整体偏向于工程类，所以学习起来，不需要你有太深的数学功底就可以学习，不像机器学习算法，有个知识点你如果不懂的话，可能某个算法的公式推导你就不懂，最终你就不了解整个算法的原理。

大数据技术未来应该会有更多的突破点，像现在很多技术也已经开始兴起，比如人工智能、物联网、边缘计算等等。未来人类所产生的数据量会越来越多，我相信在未来，大数据技术会变得越来越创新。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。

我会持续大数据、数据库方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题。期待您的关注

都是非常好的发现方向，第一个需要更多的专业知识支持，偏向于研究；第二个也是时代所需，往这方面发展也不错，需要的技能没有第一个多，平常办公也会用的到，可以选择往这方面发展！

python深度学习现在发展怎么样？

深度学习不是新词，但是要说发展，也还算是初有成果的阶段；

人工智能提出了很多年了，但是要说火起来还是近几年，同样，深度学习也是在人工智能上的一个延伸，目前发展也就起步，不过发展前景毋庸置疑，人工智能是未来发展的主要方向，是非常不错的；

说到处于起步阶段，所以现在能够尽快入行，那对以后的发展是非常有利的，所以有想法的话需要尽快的去学习了，目前中公优就业与中科院就有合作，有中科院的项目实战，有中科院的老师指导，这机会可以说不是那么容易得到的。

为什么AI的深度学习，基本上都跟python这门语言有关，其它语言难道搞不定？

深度学习任何一门语言都可以实现，从github中也可以找到很多非python的深度学习库。之所以大部分深度学习都与python有关，是因为如下原因

1 语言简单

python设计理念就是简单快捷，不但上手快，而且开发速度快，维护成本相对低

2 三方库多

python有大量优质的第三方库，基本是只有你想不到，没有它做不到的存在，科学计算库也是如此。因此，深度学习需要的功能，python分分钟搞定。

3 胶水中的胶水

python运行效率低，这是不争的事实。但是，仅用python开发上层接口，下层使用c/c++实现，这种模式开发起来简单快捷。用起来很爽。

到此，以上就是小编对于深度学习学python有什么用的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习学python有什么用的4点解答对大家有用。

标签： 学习 深度 算法