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計算機領域的方向非常廣泛,涵蓋了各種技術和應用領域。從硬件到軟件,從網絡到人工智能,計算機技術的發展已經觸及到幾乎所有行業。

在這龐大的領域中,深度學習僅僅是其中一個相對狹窄而又備受關注的方向。

當然,這樣的領域也不是區區高中計算機競賽就能夠涉及的。

就算提及,那也只是泛泛而談。

深度學習,作爲人工智能領域的一個分支,它着眼於模擬人腦神經網絡的工作原理,以實現機器對數據進行學習和自主決策的能力——光是聽聽,就會覺得可怕了。

而一旦真學起來?

只會覺得更可怕。

包括但不限於掌握‘線性代數’、‘微積分’、‘概率統計’等數學基礎;‘矩陣複雜運算’、‘梯度下降優化算法’等數學工具;‘數據庫、分佈式計算’等數據提取方式;‘計算機視覺’、‘自然語言’等領域算法技術;‘tensorflow’、‘pytorch’等深度學習框架;能夠有效地搭建、訓練調優神經網絡模型技術……

此外,要想自己的深度學習模型訓練速度和效果優於他人,還得對硬件加速技術(如gpu、tpu)有所深入。

可以說,它對學習能力的要求已經超過了喬英子、甚至是池遠之前參加的競賽總和了。

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