什麼是深度學習？
深度學習是基於機器學習延伸出來的一個新的領域，由以人大腦結構爲啓發的神經網絡算法爲起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大數據和計算能力的提高而產生的一系列新的算法。深度學習什麼時間段發展起來的？
其概念由著名科學家Geoffrey Hinton等人在2006年和2007年在《Sciences》等上發表的文章被提出和興起。深度學習能用來幹什麼？爲什麼近年來引起如此廣泛的關注？
深度學習，作爲機器學習中延伸出來的一個領域，被應用在圖像處理與計算機視覺，自然語言處理以及語音識別等領域。自2006年至今，學術界和工業界合作在深度學習方面的研究與應用在以上領域取得了突破性的進展。以ImageNet爲數據庫的經典圖像中的物體識別競賽爲例，擊敗了所有傳統算法，取得了前所未有的精確度。深度學習目前有哪些代表性的學術機構和公司走在前沿？人才需要如何？
學校以多倫多大學，紐約大學，斯坦福大學爲代表，工業界以Google, Facebook, 和百度爲代表走在深度學習研究與應用的前沿。Google挖走了Hinton，Facebook挖走了LeCun，百度硅谷的實驗室挖走了Andrew Ng，Google今年4月份以超過5億美金收購了專門研究深度學習的初創公司DeepMind, 深度學習方因技術的發展與人才的稀有造成的人才搶奪戰達到了前所未有激烈的程度。諸多的大大小小(如阿里巴巴，雅虎）等公司也都在跟進，開始涉足深度學習領域，深度學習人才需求量會持續快速增長。深度學習如今和未來將對我們生活造成怎樣的影響？
目前我們使用的Android手機中google的語音識別，百度識圖，google的圖片搜索，都已經使用到了深度學習技術。Facebook在去年名爲DeepFace的項目中對人臉識別的準備率第一次接近人類肉眼（97.25% vs 97.5%)。大數據時代，結合深度學習的發展在未來對我們生活的影響無法估量。保守而言，很多目前人類從事的活動都將因爲深度學習和相關技術的發展被機器取代，如自動汽車駕駛，無人飛機，以及更加職能的機器人等。深度學習的發展讓我們第一次看到並接近人工智能的終極目標。深度學習範疇
深度學習基本模型
- 深度學習與傳統機器學習
