什麼是機器學習和深度學習？人工智能的概念換句話說，機器可以學習並思考自上世紀域以來一直存在。
該術語由一群美國科學家JohnMccarthy，MarvinMinsky，AllenNewell和HerbertSimon舉報，他們在達特茅斯學院舉行的會議上展示，美國在1956年。
前進到2021和人工智能及其機器學習子場是我們日常生活的一部分。實際上，AI由全球越來越多的組織和研究中心使用，在聊天聊天的應用程序和產品中，從聊天到醫療保健，網絡安全到汽車。
機器學習用途對數學模型進行編碼學習的數值和統計方法，然後用於對新數據，情況和場景進行預測。
ML的最前沿分支是深學習，基於非常深刻和復雜的人工神經網絡，通常被稱為深神經網絡，主要是嘗試模仿人類大腦的學習能力。
在深度學習中，網絡中的前幾層在一系列階段執行特徵提取，就像大腦似乎這樣做一樣。這些特徵的複雜性和抽像水平通過網絡增加，具有在網絡結構的最後幾層中發生的實際決策。
深度學習是一個非常令人興奮的在我們生命中的許多方面引發了AI革命的發展，是近期壯觀發展的關鍵技術，如生物醫學信號分析，圖像識別，無人駕駛汽車，語音處理和自然語言處理等領域。
為什麼學習機器學習和深度學習？
它是一個越來越多的領域，為那些在大學學習主題的人提供令人興奮的職業機會必要的技能。
不僅是大科技公司，而且中小企業也在擁抱這種AI革命，並在產品和解決方案中融合了機器學習，從芬南CIALSector，安全和防禦，向醫療和製造。
基於此，工作市場已經看出，對數據科學家和分析師的需求相當增加，機器學習專家和開發人員。
如何在機器學習和深度學習中啟動
希望專注於本科學的學生應該尋找一個相關的程序，提供必要的技能和知識，以便能夠設計這些系統，理想地具有深入學習作為程序的重要方面。
這些程序應專注於機器學習和深神經網絡系統所需的算法和最先進的新型工程和軟件技術。
雖然有些人可能會看到這種系統，作為模糊的黑匣子，有時會產生奇怪的決策，研究人員正在努力開發“可解釋的ai”，在那裡機器學習算法製作的決定e追溯到數據，充分了解他們的理性。
但是為了實現這一目標，對算法和基於這種複雜的機器學習和深度學習架構的算法和技術完全了解aramount。
因此，強調應該是架構，算法和在不同範圍內的應用程序的應用：基本數據分析和大數據技術，機器學習和決策-製作算法，數字信號處理原理，使用Python等編程語言。
機器學習中的職業機會和深度學習
作為AI的需求機器學習有所增加，組織要求專業人士完全了解這些不斷增長的技術和經驗。
為獲得機器學習和深度學習技能的人，有很多Multina的工作在印度和世界各地的各種公司，包括作為軟件工程師，電子工程系統分析師，數據科學家或工程師和數據洞察分析師。
具有唯一的學位畢業生在廣泛的應用程序中有用的技能將很可能成功地確保最受歡迎的工作。
由GaetanodiCaterina博士，MSC課程主任機器學習和深度學習，講師在電子電氣工程系，斯特拉斯科大學，英國，英國
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