成长｜深度学习

这是贝贝的【写作日更】158/200

上周末刚刚参加完英国博赞思维管理师认证，由于疫情的影响，报了线上的课程，和老师同学们磨了大半年的课，终于走到了线下。有了前期线上课程的铺垫线下更能体会老师的用心与课程的精华。

在课程最后的环节，老师针对深度学习让大家进行思维导图的练习。通过导图的绘制过程看出不同人群主之间的差异。对于同样一个概念，由于大家思维方式的不同，而进一步对于深度学习有了更清晰的了解，透过导图看见自己的思维方式，通过导图展现自己的思维逻辑。

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很多时候，我们参加的线上课程讨论并没有线下充分，因为线下大家可以同时在一张导图上进行绘制与思考，并随着讨论快速的调整迭代。这个时候我们赋予了一张思维导图不同人的思维方式，然后通过思维碰撞产生出新的思想并形成新的思维逻辑，取长补短，思考更加的全面与系统。

思维导图生活化，生活思维导图化，思维导图就是脑细胞的工作平台。就像曙光老师说的，很多东西，我们是想不清楚的，需要把它画出来才能够让你的思维更加清晰，更加的系统。这时思维导图就给我们提供了这样一个应用场景，不仅有图标、线条、还有颜色。视觉方面的冲击会让我们的大脑对知识点有新的连接，并可能从中生出新的见解。

工作平台

PS:名词解释（百度百科）

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。

深度学习属于人工智能学科领域。

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