深度学习对人工智能有什么意义？和大数据有什么关系？

深度学习是人工智能的一个分支。

深度学习更多应用在图像识别、语音识别等复杂问题场景，这类问题很难抽象为一个具体的数学模型，所以用类似人脑的神经网络技术，训练多层网络，形成一个巨大的方程矩阵，处理该类问题。

而大数据对于人工智能最大的利好就是，其可以操作海量数据，原来单机无法处理的数据量现在可以轻而易举的处理。

一个浅显的道理，样本空间越大，训练得到的模型泛化能力越强，所以在大数据时代，传统算法面对海量样本无从下手的难题迎刃而解。

深度学习属于人工智能的前沿技术，是机器学习研究中的一个子集，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征。

深度学习带来了人工智能的正循环，可以使机器“自己学会世界上的一些概念”，也就是机器将具备一定的人类般的学习和思考能力。人类自身的学习能力可以帮助我们自行认识世界，而当机器模拟人脑具备了这一能力之后，就可以在一定程度上取代我们部分脑力工作。

就像在工业革命和电力革命的影响力，我们自身从体力劳动中解放出来一样，在深度学习所带来的人工智能革命下，我们同样可以将脑力工作外包给机器。想学习更多前沿技术，可以参考优就业的深度学习课程。

中公教育深度学习课程技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，涵盖行业内75%技术要点，满足各类就业需求，助力跻身人工智能领域优秀人才。