大学生如何深度学习

人工智能(AI)是近两年来最热门的词之一了，自16年Google DeepMind的AlphaGo打败了世界围棋大师李世石后，人们在惊叹之余，也意识到人工智能时代的正式开始。从此，人工智能、机器学习和深度学习就成为了热门词汇，那么关于深度学习，你知道多少呢?应该如何达到深度学习?

什么是深度学习?

深度学习是机器学习的一个子领域，本质上是指尝试去比对神经网络(同样让你大脑工作的机制)。通过比对这些神经网络，我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。

其目标是要创造出能够处理一些没有结构的数据(如图像、音频波或者文本块等传统方式上对于计算机来说很难处理的数据)的算法，并预测这些输入的特质。经典的例子是让电脑识别图像中的猫。

如果你不是一个计算机科学天才的话，这可能听起来并不令人心动，但实际上，处理实际生活中的问题——如识别图片中的猫——需要一些非常复杂的函数。并且一旦我们找到如何运行这些复杂的函数，我们可以开始做一些令人印象深刻的事情。

为什么现在深度学习很重要?

神经网络并不是很新的事物。自从1890年代，我们就已经开始尝试比对大脑中的神经元，并于60年代末在计算机科学中使用这些原理。

改变的是我们做这些事情的规模。日渐增长的计算能力让我们比对并处理比以往更大的神经网络。我们也有了更多的数据来训练这些网络。

那么究竟应该怎样去深度学习呢?

1、跳出专业限制

高效的学习，一定要学习与解决某一类问题相关的`所有核心能力，要做到这一点，就必须突破专业限制。

我们所谓的专业，比如市场营销、法律、文学、政治、历史，其实只是人为制造的分类标签罢了，但是，这个世界并不是按照你划分的标签单独运行的。一个市场营销的问题，背后往往涉及法律、政治、历史和文化的因素。可是我们的专业，并不管这些：你学好4P(产品、价格、渠道、营销)、市场细分等概念，就可以毕业了。这种认识，会极大地阻碍我们学习真正应该学的知识。

大学是人生重要的阶段，学习、生活、实习等等方面至关重要！

更多不可错过的关于大学生方面文章，关注大学生阳光网后即可获取！

大学生阳光网，一个不可错过的公众号！

2、跳出低水平勤奋陷阱

很多人都说，读书之后忘掉是正常的，我们把知识都内化成能力了。

事实上，内化成能力的知识是最忘不掉的。那么，为什么我们“经典”的读书方法是低效的呢?原因很简单，阅读+划线/摘抄的读书方法把一本书拆分成了一个个孤立的知识点，这样，我们读书的目的就成了理解和记住这些孤立的知识点。而理解和记忆一个个孤立的信息，可不是我们大脑擅长的高效行为。大脑的记忆，靠的是将信息与旧经验联系起来。换句话说，我们记住新知识的最好方法是与已有的知识进行联系。

3、打破习惯性防卫，建立绿灯思维

习惯性防卫是人类进化过程中发展出的一种自我保护机制。但是，在知识而非体力占主导的社会中，这种根深蒂固的习惯会不知不觉中阻碍我们成长。

那怎样才能打破这种防卫呢?答案是：建立绿灯思维。

什么是绿灯思维?绿灯思维是，当我们遇到新观点或者不同意见时，第一反应是：哇，这个观点肯定有用，我应该怎么用它来帮助自己?比如，如果我能够先倾听再沟通，就能让员工充分表达意见，可能产生新的创意;而且，充分沟通，也能避免我们讨论了半天才发现大家说的不是一回事儿;还有，理解和倾听，也是和员工建立信任的过程，能够增加团队的凝聚力。”

4、反思，提升知识掌握的层次

反思，是一种重要的技能。然而，由于我们教育经历中缺少反思这一重要能力的训练，我们大多数人常常把反思当作了总结。反思不是总结，至少两者的侧重点非常不同。总结是对结果的好坏进行分析;而反思是对产生的结果的原因进行分析。

深度学习改变了一切，它让计算机和人类下棋的思路开始有了本质上的不同，并且将人类远远甩在了身后。深度学习绝不只是一场技术革命，或一种算法的改良。本质上，它是一种全新的理解用户和商业模式的思维方式。