今年以来，我把阅读类型大致分为三类：一门与工作及专业无关的学科、一个自己专业的前沿研究方向、一些比较休闲有趣的杂项书籍。深度学习是我近期专业研究的主要方向，它是一种基于神经网络的技术，是现代人工智能的基础。为何选择深度学习？
一是用途广、影响深。2016年Google战胜李世石的AlphoGo用的就是深度学习技术。目前，深度学习更是和我们的生活工作密切相关，大家熟悉的百度、抖音、淘宝，家里用的智能音箱、电视，各种人脸、物体识别，无人驾驶等无一不是使用该技术。深度学习强大的数据分析能力，使得我们几乎无个人隐私可言，在一定程度上加速了《数据安全法》的出台，强化了国家对计算机算法的管理要求。可以说，未来如果完全不了解深度学习，我们很可能成为任人宰割的鱼肉。
二是理念新、难度高。深度学习的逻辑不同于之前的算法设计和数学建模，而是借鉴了生物神经网络的知识，实现从寻找因果关系向寻找相关性的降维。它的学习难度大，对数学的要求高，我花了一个月复习完大学的高数、线性代数、概率与统计等课程后，仍难以读懂相关的理论专著。还好有幸读到了斋藤康毅先生两本关于深度学习的入门书籍，才让我初步踏进深度学习的大门。
三是问题多、空间大。虽然深度学习技术已经得到广泛的应用，并取得不错的效果，但仍处于起步阶段，技术本身的内部逻辑行为解释、性能优化、准确率提升等问题都具备很高的研究价值。在应用方面，我们可以运用深度学习技术建立各种专门的模型，进行数据分析、辅助决策，以解决生活工作中特定的问题，例如分析工作中存在的问题和隐患，制定更为精准工作内容和指标等。
深度学习给了我一个认识客观世界的新思维框架，能帮助我更好的获取新知。就在今年的一次比赛中，我尝试运用这种思维方式进行备赛，并取得了不错的效果。
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