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深度学习中5种常见的网络类型
1、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）简介：卷积神经网络是前馈神经网络的一种，特别适用于图形图像处理。其结构通常包括卷积层和池化层，能够提取数据的复杂特征。应用：广泛应用于影像中的物体检测和识别、视频理解，以及自然语言处理中的语义分析、句子建模、分类等。
2、前馈神经网络（FNN）：是最简单的神经网络类型，信息单向传递，无反馈连接。FNN适用于监督学习任务，如分类和回归。循环神经网络（RNN）：具有循环连接，能够处理序列数据，如文本和时间序列。RNN在自然语言处理任务中有广泛应用，如语言翻译和文本生成。其变体LSTM和GRU进一步解决了梯度消失问题。
3、深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）简介：DNN是深度学习的基础模型，也可以称为多层感知机（Multi-layer Perceptron，MLP）。一般来说，有1-2个隐藏层的神经网络可以称为多层神经网络或浅层神经网络，而超过5层的神经网络则通常被称为深度学习网络。
卷积神经网络是干嘛的
卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里提到的卷积是二维卷积，即卷积核与二维图像做卷积操作，简单讲是卷积核滑动到二维图像上所有位置，并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。不同卷积核可以提取不同的特征，在深层卷积神经网络中，通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。
卷积（Convolution）是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中的核心概念。为了深入理解卷积，我们可以从图像处理的角度入手，通过具体的例子和数学公式来阐述其原理。卷积的基本概念 卷积是一种数学运算，通常用于信号处理、图像处理等领域。
卷积神经网络是深度学习的一种代表算法，具有强大的表征学习能力。它能够自动从输入数据中提取有用的特征，无需人工进行特征工程。计算机视觉：卷积神经网络在计算机视觉领域有广泛应用，如图像分类、目标检测、图像分割等。
ai行业主要做什么
1、AI行业主要涵盖多个细分领域，并且在众多行业有着广泛应用。细分领域机器学习与深度学习：研究算法模型，有监督学习、无监督学习、强化学习等技术方向，应用于金融风控、医疗影像分析、自动驾驶等。自然语言处理：让计算机理解和生成人类语言，包括预训练模型、语音处理、对话系统等技术，用于智能客服、内容生成、情感分析等。
2、掌握AI技术可从事的工作种类繁多，主要包括以下方向：算法研发层：大模型算法工程师负责大模型开发、调优等；多模态融合专家专注跨模态技术研发应用；机器学习工程师设计、开发和维护机器学习系统；算法工程师设计、实现和优化算法。
3、AI算法工程师：负责设计、开发和优化机器学习算法，为AI系统提供核心技术支持。数据科学家：通过数据挖掘、分析和处理，为AI模型提供高质量的训练数据。AI系统架构师：设计AI系统的整体架构，确保系统的稳定性、可扩展性和安全性。
4、AI被广泛应用于多个行业，主要包括健康医疗、金融服务、零售业、制造业、农业以及运输和物流行业。健康医疗：AI通过分析医疗数据辅助诊断和治疗，提高疾病早期诊断的准确性，预测疾病发展趋势，并为患者提供精准治疗方案。
5、从应用角度来看，AI行业包括产品开发岗位，将AI技术融入具体产品和服务中，例如开发智能客服系统、智能推荐系统等，为用户提供智能化体验。在技术支持领域，负责解决AI系统在使用过程中出现的问题，确保系统稳定运行，为客户和内部团队提供技术咨询和培训。
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