深度学习具体要学哪些东西？

以优就业深度课程为例，深度学习的主要课程内容包括以下几个阶段，：AI概述及前沿应用成果介绍，人工神经网络及卷积神经网络原理及TensorFlow实战，循环神经网络原理及项目实战，生成式对抗网络原理及项目实战，深度学习的分布式处理及项目实战，深度强化学习及项目实战，企业级项目实战-车牌识别项目实战，深度学习最新前沿技术简介八个阶段，这些就是深度学习所要学习的内容。

婡深臫度学头习筿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。

背景介绍
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

爱学习的人不少，会学习的人不多。从小接受的教育教会我们的「学习」更多是把知识点背下来、能解答习题，从未有人教我们如何「有效学习」或「深度学习。深度学习力本质上是一种竞争力。