人工智能深度学习，

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能深度学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能深度学习的解答，让我们一起看看吧。

人工智能深度学习属于？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

以神经网络为主要手段的深度学习属于什么人工智能学派？

以神经网络为主要手段的深度学习属于联结主义人工智能学派，也叫仿生学派或生理学派，联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。 

人工智能深度学习的五个基本特征？

人工智能深度学习具有以下五个基本特征：

一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。

二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。

三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。

四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。

五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。

联想与结构：经验与知识的相互转化

活动与体验：学生学习的机制

本质与变式：对学习对象进行深度加工

迁移与运用：在教学活动中模拟社会实践

价值与评价：“人”的成长的隐性要素

到此，以上就是小编对于人工智能深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能深度学习的3点解答对大家有用。