深度学习预知识

一、深度学习相关核心职位

深度学习领域两大热门职位对能力有明确要求，是入行的重要参考。

深度学习应用工程师

需熟练掌握机器学习理论与实践技能，熟悉 CNN 等模型的使用场景及物体检测、图像分类模型；精通 Python 编程，掌握 PyTorch 或 TensorFlow 等至少一种深度学习框架；同时具备扎实的数学、编程功底和良好的团队合作能力。

AI 算法工程师

要掌握计算机视觉、图像处理及常用深度学习算法，在 GAN、扩散模型等至少一个方向有深入研究；熟练使用 Python/C++，熟悉 PyTorch 和 Linux 开发环境；拥有学习创新能力、问题解决能力与团队协作能力，有 AIGC 产品落地经验者优先。

二、人类工业文明的演进脉络

深度学习是工业文明长期发展的产物，人类工业文明经历了四个关键阶段：

机械化时代（18 世纪末）：瓦特发明蒸汽机，推动工业设备发展，开启大规模工业化。

电气化时代（19 世纪末）：爱迪生发明电灯，电力广泛应用，改变生产生活方式。

信息化时代（20 世纪 50 年代中期）：电子信息技术与自动化技术兴起，计算机普及提升效率。

人工智能时代（21 世纪至今）：智能系统成为核心，深度学习引领技术变革。

三、人工智能的定义与生活影响

人工智能的定义

人工智能是用人工方法让机器具备类人智能，其学科则是研究模拟、延伸人类智能的理论、技术与应用系统的科学。需注意，仅能按预设程序计算的计算器不属于人工智能。

生活方式的转变

人工智能已渗透生活各方面：居家有智能语音闹钟、灯光控制系统；出行领域自动驾驶技术逐步成熟；工作中人脸识别考勤提高效率；消费端有智能购物、智慧医疗、智慧试衣；此外，人脸支付、智能推荐、语音助手等也极大便利了日常生活。

四、机器学习的日常应用与核心逻辑

日常中的机器学习

生活中，机器学习可判断天气、辨别西瓜好坏，语音识别系统（如小爱、Siri）是典型应用：先采集标注音频数据，再设计带参数的算法，最后通过数据确定最佳参数。其中，参数类似 “旋钮”，调参后的程序是模型，所有模型构成 “模型族”，选参数的程序则是学习算法。

典型训练过程

模型训练分四步：从随机初始化参数的 “无智能” 模型开始；获取带标签的数据样本；调整参数提升模型在样本上的表现；重复数据获取与参数调整，直至模型表现达标。

关键组件

无论何种机器学习问题，都离不开四大组件：

数据：由样本组成，样本含特征，如图像数据中每张照片是样本，像素值是特征。优质且充足的数据能提升模型性能，知名数据集有 ImageNet、COCO 等。

模型：调参后的程序，深度学习模型由神经网络构成，通过多层数据转换处理复杂任务。

目标函数：量化模型效能，常作为损失函数优化，如回归用平方误差，分类用错误率，数据分训练集（拟合参数）和测试集（评估泛化能力）。

算法：优化参数的工具，深度学习常用梯度下降法，通过迭代调整参数以最小化损失。

五、机器学习的主要类型

监督学习：用带标签样本训练，预测标签，分回归（如房价预测，输出数值）和分类（如猫狗识别，输出类别），还有多标签分类（如多目标检测）。

推荐系统与序列问题：推荐系统个性化推荐（如电影推荐），序列问题处理可变长度序列（如语音识别、机器翻译）。

无监督学习：处理无标签数据，挖掘数据规律，如聚类、生成对抗网络。

强化学习：智能体与环境交互，通过获得奖励学习最优策略，区别于离线学习。

六、深度学习的发展与成果

21 世纪高速互联网、GPU 等为深度学习提供数据与算力支持，使其快速发展。成功案例众多：图像分类错误率大幅下降；目标检测能精准识别物体；人脸合成、机器翻译、图像描述、文本合成技术不断突破；还有 AlphaGo 战胜围棋手、自动驾驶合法化等里程碑事件，以及英伟达涂鸦变风景、微软 Seeing AI 助盲、脑机接口等创新应用。

七、图灵测试与 PyTorch 框架

图灵测试

由 “计算机科学之父” 图灵提出，测试者通过问答判断对方是人还是机器，机器若让参与者误判超 30%，则被认为有人类智能。电影《模仿游戏》讲述了图灵破译密码的传奇人生。

PyTorch 框架

在深度学习框架中应用广泛，2019-2023 年趋势显示其在论文实现中占比高（如 2022 年 3 月占 67%）。它由 Meta AI 开发，API 简洁易懂，是学习与实践的优选框架。