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深度学习技术是是什么及其发展现状
1、深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。
2、深度学习技术是通过模拟人脑的神经网络结构进行数据处理和特征提取。它以非监督式学习的方法自动提取出特征，从而提高了数据的利用效率。深度学习已经被应用到各个领域，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别以及医学图像分析等。
3、一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。
从智能化***摘到智能装箱,全自动水果***摘机器人有多牛?
在日本，农业劳动力老龄化和农业劳动力不足的问题十分突出，为了解决这一问题，日本开发除了一系列不同用途的农业机器人，这其中就包括***摘水果的机器人。
该机器人装有一组摄像头，能够精确捕捉草莓的位置，还有配套软件能根据草莓的红色程度来确保机器人***摘的是成熟的草莓。虽然此机器人目前只能***摘草莓，但可以通过修改程序来使机器人***摘其它水果，如葡萄、番茄等。
该机器人手臂具备一个类似橡胶材质且中间具有腔室的中空的“手指”，这个“手指”可以通过自身的弯曲甚至是扭曲来适应物体的各种不规则形状。
最近很火的深度学习是什么?怎么理解?
1、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。
2、机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工***（半自动），而深度学习使该过程完全自动化。也就是说机器学习是一种方法，而深度学习就是一种技术。
3、深度学习（Deep Learning，DL）是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据***作为输出。
人工智能时代真的来临了吗
AI的发展确实会带来部分工作上的替代，但并不是所有工作都会被取代。相反，AI也会创造新的工作机会，需要人类完成一些新的、更加高级的任务。
人工智能在教育行业的应用确实会给传统的教师职业带来一定程度的冲击，但是并不会完全取代教师。以下是一些原因： 人工智能目前还无法完全替代人类的情感体验和互动。
AI只是能够机械的执行已经设计好的程序，他不能及时准确的根据需求已经现场情况进行准确的修改和应对。2，我国根本还是以人为本，是一个大家庭，而不是一个只会根据数据冰冷运行的机器。
人工智能技术的发展确实在某些领域产生了重大影响，并且在某些任务上已经表现出比人类更高效的能力，但是，当前的人工智能技术仍然受到一些限制和局限性，因此并不能完全取代人类的工作。
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