深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用能力。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，對(duì)于掌握深度學(xué)習(xí)知識(shí)的人才需求也越來越大。因此，在求職或提升就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的過程中，深度學(xué)習(xí)面試題成為關(guān)鍵考察點(diǎn)之一。
面試題的設(shè)置旨在檢驗(yàn)應(yīng)聘者對(duì)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的掌握程度和實(shí)際應(yīng)用能力，通過面試題可以了解應(yīng)聘者的學(xué)習(xí)能力、解決問題的能力以及對(duì)于算法的理解深度。以下是一些常見的機(jī)器與深度學(xué)習(xí)面試題，希望能夠幫助到準(zhǔn)備面試的求職者和對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣的同學(xué)們。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模式和規(guī)律來實(shí)現(xiàn)人工智能的方法。它致力于通過訓(xùn)練程序來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并根據(jù)學(xué)習(xí)的模式作出決策或預(yù)測(cè)。而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它模擬人腦神經(jīng)元之間的連接來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過多層次學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和推斷功能。
激活函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中起到了非常重要的作用，常用的激活函數(shù)包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。其中，ReLU函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用，由于其簡(jiǎn)單性和效果好，成為許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的首選激活函數(shù)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專門用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。它在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大成功，通過卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)提取數(shù)據(jù)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像等數(shù)據(jù)的高效分類和識(shí)別。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）具有記憶功能，能夠?qū)π蛄袛?shù)據(jù)進(jìn)行建模和處理。RNN適用于自然語言處理、時(shí)間序列分析等領(lǐng)域，能夠處理變長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)并保持?jǐn)?shù)據(jù)之間的先后關(guān)系，如文本生成、語音識(shí)別等任務(wù)。
防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合是深度學(xué)習(xí)中的重要問題之一。常用的方法包括正則化、Dropout、提前停止訓(xùn)練等。這些方法能夠有效地減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上的過擬合問題，提高模型的泛化能力。
深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adam等。這些優(yōu)化算法在不同場(chǎng)景下有各自的優(yōu)勢(shì)和適用性，了解其原理和使用方法能夠幫助優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練效果。
評(píng)價(jià)深度學(xué)習(xí)模型的性能是模型訓(xùn)練和優(yōu)化過程中的重要環(huán)節(jié)。常用的性能評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)率、召回率、F1值等。根據(jù)具體任務(wù)的需求，選擇合適的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行性能評(píng)估和模型優(yōu)化。
深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以通過學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系來自主地進(jìn)行模式識(shí)別和數(shù)據(jù)分析。要入門深度學(xué)習(xí)，你需要掌握線性代數(shù)、微積分、概率統(tǒng)計(jì)等數(shù)學(xué)知識(shí)，熟悉編程語言如Python、C++、MATLAB等，并了解常見的深度學(xué)習(xí)框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等。建議通過閱讀深度學(xué)習(xí)相關(guān)書籍和課程，參加在線或線下的講座和實(shí)踐，與其他從業(yè)者進(jìn)行交流和合作來不斷提高自己的技能。
深度學(xué)習(xí)是一種主動(dòng)的、探究式的、理解性的學(xué)習(xí)，關(guān)注學(xué)習(xí)者高階思維能力的發(fā)展，因此成為當(dāng)前教學(xué)理論的研究熱點(diǎn)。但從實(shí)踐層面來看，很多中小學(xué)校對(duì)什么是深度學(xué)習(xí)、如何開展深度教學(xué)，還存在諸多模糊的甚至是錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí)。本期專題從深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)、理念、模式等方面，探討如何將深度學(xué)習(xí)貫穿到基礎(chǔ)教育體系中，供讀者參考。
從深度學(xué)習(xí)走向深度教學(xué)，一方面是教與學(xué)的一致性決定的，另一方面是當(dāng)前中小學(xué)課堂教學(xué)普遍存在的局限性決定的。教與學(xué)的關(guān)系既不是對(duì)立關(guān)系，也不是對(duì)應(yīng)關(guān)系，而是一種具有相融性的一體化關(guān)系，離開了教無所謂學(xué)，離開了學(xué)也無所謂教。學(xué)生真正意義上的深度學(xué)習(xí)需要建立在教師深度教導(dǎo)、引導(dǎo)的基礎(chǔ)之上。從本質(zhì)上看，教育學(xué)視野下的深度學(xué)習(xí)不同于人工智能視野下的深度學(xué)習(xí)，不是學(xué)生像機(jī)器一樣對(duì)人腦進(jìn)行孤獨(dú)的模擬活動(dòng)，而是學(xué)生在教師引導(dǎo)下，對(duì)知識(shí)進(jìn)行的“層進(jìn)式學(xué)習(xí)”和”沉浸式學(xué)習(xí)”?！皩舆M(jìn)”是指對(duì)知識(shí)內(nèi)在結(jié)構(gòu)的逐層深化的學(xué)習(xí)，“沉浸”是指對(duì)學(xué)習(xí)過程的深刻參與和學(xué)習(xí)投入。離開了教師的教學(xué)和引導(dǎo)，學(xué)生何以“沉浸”？因此，深度學(xué)習(xí)只有走向深度教學(xué)才更具有發(fā)展性的意義和價(jià)值。同時(shí)，我國新一輪基礎(chǔ)教育課程改革以來，課堂教學(xué)改革依然存在著諸多表層學(xué)習(xí)、表面學(xué)習(xí)和表演學(xué)習(xí)的局限性，“學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)變”往往演變成了教學(xué)形式的改變，諸如教與學(xué)在程序上的簡(jiǎn)單翻轉(zhuǎn)和在時(shí)間上的粗暴分配。其所體現(xiàn)出來的知識(shí)觀、價(jià)值觀、教學(xué)觀、過程觀依然陳舊落后，以學(xué)科知識(shí)、學(xué)科能力、學(xué)科思想和學(xué)科經(jīng)驗(yàn)的融合為核心的學(xué)科素養(yǎng)依然未能得到實(shí)質(zhì)性的滲透。
深度教學(xué)的“深度”是建立在完整而深刻地處理和理解知識(shí)的基礎(chǔ)之上的。艾根在深度學(xué)習(xí)的研究中，首次從知識(shí)論的角度，論述了深度學(xué)習(xí)的“深度”的涵義。他認(rèn)為“學(xué)習(xí)深度”具有三個(gè)基本標(biāo)準(zhǔn)，即知識(shí)學(xué)習(xí)的充分廣度（Sufficient Breadth）、知識(shí)學(xué)習(xí)的充分深度（Sufficient Depth）和知識(shí)學(xué)習(xí)的充分關(guān)聯(lián)度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。這三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，也是深度學(xué)習(xí)的核心理念。
第一，知識(shí)學(xué)習(xí)的充分廣度。充分的廣度與知識(shí)產(chǎn)生的背景相關(guān)，與知 識(shí)對(duì)人生成的意義相關(guān)，與個(gè)體經(jīng)驗(yàn)相關(guān)，也與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情境相關(guān)。如果教學(xué)把知識(shí)從其賴以存在的背景、意義和經(jīng)驗(yàn)中剝離出來，成為純粹的符號(hào)，便成為無意義的符號(hào)、無根基的概念知識(shí)。知識(shí)具有強(qiáng)烈的依存性，無論是自然科學(xué)的知識(shí)還是社會(huì)科學(xué)或人文學(xué)科的知識(shí)，都是特定的社會(huì)背景、文化背景、歷史背景及其特定的思維方式的產(chǎn)物。離開了知識(shí)的自然背景、社會(huì)背景、邏輯背景，前人創(chuàng)造的知識(shí)對(duì)后人而言幾乎不具有可理解性。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，旨在以廣度促進(jìn)理解的“無邊界學(xué)習(xí)”日益引起人們的重視?？梢?，知識(shí)的充分廣度，其實(shí)是為理解提供多樣性的支架，為知識(shí)的意義達(dá)成創(chuàng)造了可能性和廣闊性基礎(chǔ)。
第二，知識(shí)學(xué)習(xí)的充分深度。知識(shí)的充分深度與知識(shí)所表達(dá)的內(nèi)在思想、認(rèn)知方式和具體的思維邏輯相關(guān)，深度學(xué)習(xí)把通過知識(shí)理解來建立認(rèn)識(shí)方式，提升思維品質(zhì)，特別是發(fā)展批判性思維作為核心目標(biāo)。所以說，深度學(xué)習(xí)是一種反思性學(xué)習(xí)，是注重批判性思維品質(zhì)培養(yǎng)的學(xué)習(xí)，同時(shí)也是一種沉浸式、層進(jìn)式的學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)過程是從符號(hào)理解、符號(hào)解碼到意義建構(gòu)的認(rèn)知過程，這一過程是逐層深化的。
第三，知識(shí)學(xué)習(xí)的充分關(guān)聯(lián)度。知識(shí)的充分關(guān)聯(lián)度，是指知識(shí)學(xué)習(xí)指向與多維度地理解知識(shí)的豐富內(nèi)涵及其與文化、想象、經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)在聯(lián)系。知識(shí)學(xué)習(xí)不是單一的符號(hào)學(xué)習(xí)，而是對(duì)知識(shí)所承載的文化精神的學(xué)習(xí)。同時(shí)，通過與學(xué)生的想象、情感的緊密聯(lián)系，達(dá)到對(duì)知識(shí)的意義建構(gòu)。從廣度，到深度，再到關(guān)聯(lián)度，學(xué)生認(rèn)知的過程是逐層深化的。所謂意義建構(gòu)，即從公共知識(shí)到個(gè)人知識(shí)的建立過程，都需要建立在知識(shí)學(xué)習(xí)的深度和關(guān)聯(lián)度之上。
遷移學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，但它們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)和問題時(shí)有所不同。
深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，并從數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)結(jié)果。深度學(xué)習(xí)通常用于解決圖像分類、語音識(shí)別和自然語言處理等問題。它需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，并且需要高性能的計(jì)算機(jī)來進(jìn)行計(jì)算。深度遷移學(xué)習(xí)屬于深度學(xué)習(xí)，它利用了深度學(xué)習(xí)的思想，通過在已經(jīng)訓(xùn)練好的模型上進(jìn)行微調(diào)，來解決新的問題。深度遷移學(xué)習(xí)可以利用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，以減少訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量和時(shí)間，并且可以在較低的計(jì)算成本下實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確率。
遷移學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過相關(guān)的、類似的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，以實(shí)現(xiàn)模型本身的泛化能力。遷移學(xué)習(xí)的主要目的是將學(xué)習(xí)到的知識(shí)從一個(gè)場(chǎng)景遷移到另一個(gè)場(chǎng)景。例如，在圖像識(shí)別中，從白天到晚上，從冬天到夏天，或者從識(shí)別中國人到識(shí)別外國人等，這些都屬于遷移學(xué)習(xí)的范疇。
總的來說，深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)都是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，它們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)和問題時(shí)有所不同。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)和高性能的計(jì)算機(jī)，而遷移學(xué)習(xí)則更注重將學(xué)習(xí)到的知識(shí)從一個(gè)場(chǎng)景遷移到另一個(gè)場(chǎng)景。在實(shí)際應(yīng)用中，這兩種方法可能會(huì)結(jié)合使用，以實(shí)現(xiàn)更高效的解決問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能的分支領(lǐng)域，它研究如何使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能，而無需明確地編程指令。機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過訓(xùn)練算法來構(gòu)建模型，使其能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)或做出決策。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)其學(xué)習(xí)方式分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種主要類型。
- 監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過給算法提供標(biāo)記好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，讓算法學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的映射關(guān)系。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)包括分類和回歸。
- 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法只能從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而沒有給定的輸出標(biāo)簽。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)通常是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、結(jié)構(gòu)或關(guān)聯(lián)。
- 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，算法通過嘗試不同的行動(dòng)并根據(jù)環(huán)境給出的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來學(xué)習(xí)如何做出最佳決策。
機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，例如圖像和語音識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、金融預(yù)測(cè)等。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)可以從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)習(xí)到的知識(shí)做出智能的決策和預(yù)測(cè)。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，使機(jī)器更接近于最初的目標(biāo)——人工智能。
深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是個(gè)體能夠?qū)⑵湓谝粋€(gè)情境中所學(xué)運(yùn)用于新情境的過程(即“遷移”)，所對(duì)應(yīng)的素養(yǎng)劃分為三個(gè)領(lǐng)域：認(rèn)知領(lǐng)域、人際領(lǐng)域和自我領(lǐng)域。
深度學(xué)習(xí)就是轉(zhuǎn)知成智、轉(zhuǎn)識(shí)成慧、化凡成圣，解決問題層次逐級(jí)提高的學(xué)習(xí)，從當(dāng)前外控到內(nèi)驅(qū)力驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型學(xué)習(xí)，從當(dāng)前同質(zhì)化整齊劃一的學(xué)習(xí)向個(gè)性化選擇性學(xué)習(xí)變革的學(xué)習(xí)1
深度學(xué)習(xí)（deep learing）是機(jī)械學(xué)習(xí)的分支，是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。至今已有數(shù)種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、音頻識(shí)別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。另外?！吧疃葘W(xué)習(xí)”已成為類似術(shù)語，或者說是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的品牌重塑。
孫劍的第一個(gè)深度學(xué)習(xí)博士
跟曠視研究院院長(zhǎng)孫劍的經(jīng)歷一樣，張祥雨也是一名“土生土長(zhǎng)”的西安交大人，從本科到博士都在西安交大就讀，在大三那年（2011年），張祥雨拿下了美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽（MCM）特等獎(jiǎng)提名獎(jiǎng)（Finalist），當(dāng)時(shí)創(chuàng)下西安交大參加該項(xiàng)競(jìng)賽以來歷史最好成績(jī)。
憑借這次獲獎(jiǎng)經(jīng)歷，張祥雨獲得了后來到微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)的資格。
獲得實(shí)習(xí)資格的有三人，但最終只有一個(gè)人能留下。當(dāng)時(shí)還在微軟亞洲研究院擔(dān)任首席研究員的孫劍給這三人出了一道題：用一個(gè)月的時(shí)間，將人臉檢測(cè)的速度提升十倍。
深度學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)都是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，但是它們的應(yīng)用場(chǎng)景和解決問題的方式不同。
深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別的方法，它通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化抽象和高效表示，從而達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、識(shí)別、回歸等任務(wù)的目的。深度學(xué)習(xí)在視覺、語音、自然語言處理等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，它將深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過建立智能體和環(huán)境的交互模型，讓智能體通過與環(huán)境的反復(fù)交互不斷學(xué)習(xí)并優(yōu)化策略，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的行為選擇。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲、機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。
因此，深度學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)有著不同的應(yīng)用場(chǎng)景和解決問題的方式。
bert屬于深度學(xué)習(xí)，用到了12層transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)上億。
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域還是十分廣泛的，包括電商，智能制造，醫(yī)療，金融，安防，司法，游戲，環(huán)境等，而且現(xiàn)在這方面的人才缺口較大，如果能學(xué)好深度學(xué)習(xí)，那么就業(yè)前景還是很好的。
