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數(shù)學(xué)專業(yè)可以學(xué)習(xí)人工智能深度學(xué)習(xí)嗎？

數(shù)學(xué)專業(yè)當(dāng)然可以學(xué)習(xí)人工智能和深度學(xué)習(xí)，本身數(shù)學(xué)專業(yè)有扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)越往后越能看出一個人的數(shù)學(xué)功底到底如何，誰數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好底子深，誰就能走的更遠更快，一般學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)遇到的瓶頸就是數(shù)學(xué)了。所以如果具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，又對人工智能深度學(xué)習(xí)感興趣，恭喜你，你已經(jīng)具備了良好的條件，好好加油吧！

最近看到了一個深度學(xué)習(xí)的課程，有了解的么？

深度學(xué)習(xí)，人工智能，這些都是比較前沿的科技技術(shù)。想要有所成果要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，挺看好的，加油

目前機器學(xué)習(xí)主要有兩個框架TensorFlow和pytorch

pytorch目前學(xué)術(shù)界用的多，因為靈活，TensorFlow因為結(jié)構(gòu)固化，適合大批量生產(chǎn)，工業(yè)用的多可以根據(jù)需要學(xué)習(xí)

兩者的背后原理想通，掌握一個另一個學(xué)起來也快。