中公演算法

A. 中公的深度學習會教什麼知識有什麼用

機器學習，演算法，項目實操

B. 中公的深度學習培訓怎麼樣有人了解嗎

深度學習作為實現機器學習的技術，拓展了人工智慧領域范疇，主要應用於圖像識別、語音識別、自然語言處理。推動市場從無人駕駛和機器人技術行業擴展到金融、醫療保健、零售和農業等非技術行業，因此掌握深度學習的AI工程師成為了各類型企業的招聘熱門崗位。、

中公教育聯合中科院專家打造的深度學習分八個階段進行學習：

第一階段AI概述及前沿應用成果介紹

• 深度學習的最新應用成果

• 單層/深度學習與機器學習

• 人工智慧的關系及發展簡

第二階段神經網路原理及TensorFlow實戰

• 梯度下降優化方法

• 前饋神經網路的基本結構和訓練過程

• 反向傳播演算法

• TensorFlow開發環境安裝

• 「計算圖」編程模型

• 深度學習中圖像識別的操作原理

第三階段循環神經網路原理及項目實戰

• 語言模型及詞嵌入

• 詞嵌入的學習過程

• 循環神經網路的基本結構

• 時間序列反向傳播演算法

• 長短時記憶網路（LSTM）的基本結構

• LSTM實現語言模型

第四階段生成式對抗網路原理及項目實戰

• 生成式對抗網路（GAN）的基本結構和原理

• GAN的訓練過程

• GAN用於圖片生成的實現

第五階段深度學習的分布式處理及項目實戰

• 多GPU並行實現

• 分布式並行的環境搭建

• 分布式並行實現

第六階段深度強化學習及項目實戰

• 強化學習介紹

• 智能體Agent的深度決策機制（上）

• 智能體Agent的深度決策機制（中）

• 智能體Agent的深度決策機制（下）

第七階段車牌識別項目實戰

• 數據集介紹及項目需求分析

• OpenCV庫介紹及車牌定位

• 車牌定位

• 車牌識別

• 學員項目案例評講

第八階段深度學習前沿技術簡介

• 深度學習前沿技術簡介

• 元學習

• 遷移學習等

了解更多查看深度學習。

C. 學了中公的深度學習，能做什麼工作

近幾年深度學習在很多領域都取得了很大發展，已經基本取代了先前相關技術，在圖像識別、語音識別已經取得了非凡的突破。那麼深度學習的應用領域具體有哪些呢？下面來列舉幾個廣泛應用深度學習的領域。
一、語音識別
深度學習的發展使語音識別有了很大幅度的效果提升，類似於在計算機視覺中處理圖像數據一樣，深度學習中將聲音轉化為特徵向量，然後對這些數字信息進行處理輸入到網路中進行訓練，得到一個可以進行語音識別的模型。
二、自然語言處理
深度學習由於其非線性的復雜結構，將低維稠密且連續的向量表示為不同粒度的語言單元，例如詞、短語、句子和文章，讓計算機可以理解通過網路模型參與編織的語言，進而使得人類和計算機進行溝通。此外深度學習領域中研究人員使用循環、卷積、遞歸等神經網路模型對不同的語言單元向量進行組合，獲得更大語言單元的表示。
三、文字識別
眾所周知，深度學習可以用來識別照片中的文字。一旦識別了，文字就會被轉成文本，並且被翻譯，然後圖片就會根據翻譯的文本重新創建。這就是我們通常所說的即時視覺翻譯。
四、自動機器翻譯
我們都知道，谷歌支持100種語言的即時翻譯，速度之快宛如魔法。谷歌翻譯的背後，就是機器學習。在過去的幾年時間里，谷歌已經完全將深度學習嵌入進了谷歌翻譯中。事實上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學習研究人員正提出相對簡單的機器學習解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統。文本翻譯可以在沒有序列預處理的情況下進行，它允許演算法學習文字與指向語言之間的關系。
五、自動駕駛汽車
谷歌利用深度學習演算法使自動駕駛汽車領域達到了一個全新的水平。現在谷歌已經不再使用老的手動編碼演算法，而是編寫程序系統，使其可以通過不同感測器提供的數據來自行學習。對於大多數感知型任務和多數低端控制型任務，深度學習現在是最好的方法。

D. 中公的深度學習學完能從事什麼工作崗位

都可以勝任，人工智慧演算法工程師，深度學習、計算機視覺、語言識別演算法工程師等~很多

E. python中有哪些簡單的演算法，看了黑馬和中公的課程大綱，有推薦的不

編程語言和演算法沒有必然關系，
如果是實現的演算法，一般都是第三方庫方式，比如數據分析用到很多演算法
如果是方法論的演算法，比如貪心，分治之類的就更沒有具體實現了
Python裡面有的演算法恐怕就是排序了，timsort

F. 請問各位，有誰知道中公李琳老師在資料分析中講的錯位加減法，這個演算法是怎麼算的呢或者在哪兒能看到啊

您好，中公教育為您服務。

可以去這個論壇看看這個網址http://club.offcn.com/thread-277752-1-1.html

有關於錯位加減法的詳細講解

如有疑問，歡迎向中公教育企業知道提問。

G. 中公的深度學習是學什麼

中公的深度學習包含兩部分，一部分為Python基礎的課程，這部分可以根據自身情況選擇是否學習，第二部分為深度學習的課程，包括梯度下降演算法，人工神經，卷積神經，TensorFlow，循環神經網路、生成式神經對抗網路、深度學習分布式處理，強化學習，以及6大項目，課程由中科院專家親授，贈送項目源碼，直播答疑，作業批改等福利，直面中科院專家，課程涵蓋業內75%以上技術要點，滿足就業需求，對於在職人員是很好的提升，對於計算機相關專業的學員也會給就業增加技能。

H. 橢圓曲線演算法中公玥能用來加密嗎

替代演算法和置換移位法。 1.替代演算法 替代演算法指的是明文的字母由其他字母或數字或符號所代替。最著名的替代演算法是愷撒密碼。凱撒密碼的原理很簡單，其實就是單字母替換。我們看一個簡單的例子

I. 隔年增長率怎麼算

在行測資料分析考試過程中，主要考察三方面的能力：分析能力、列式能力、計算能力。其實，在備考過程中，分析能力和列式能力可以經過學習和一定的練習達到一個比較高的水準，攔在我們和答案之間最主要的攔路虎就是列式之後的計算問題。針對於隔年增長率的演算法我們並沒有與之相對應的估算方法，也許大家能想到的只有有效數字法對其進行估算。所以，今天中公教育專家就與大家一起來聊聊隔年增長率具體的演算法。
大家通過學習都應該知道，我們求隔年增長率的公式為:
，那麼我們針對這個式子在計算的時候具體怎麼算呢?在這里我用一道例題給大家說明一下。

例1：2015年全國快遞業務量206.7億件，比2014年增長48%，增速下降了3.9個百分點。求：2015年快遞業務量比2013年增長百分之幾?
A.76.8% B.89.3% C.97.3% D.124.8%
【答案】D.中公解析：對於這道題來說，我們可以確定2015年的增長率為48%，2014年增長率為51.9%，我們的列式應該是：48%+51.9%+48%×51.9%。針對這樣的式子我們觀察到，整個式子由兩個部分組成，前半部分是兩個增長率的和，後半部分是兩個增長率的乘積。其實我們可以先處理運算相對於簡便的部分即：48%+51.9%=99.9%。在計算完這個部分後，大家先不要著急算後面的乘積，我們可以在這個時候先試著去觀察選項。因為，在剛剛的計算過程中，我們優先單獨計算了加法部分，而兩個增長率的乘積部分我們並未計算，但是通過觀察大家可以看出增長率乘積部分的結果應該是大於零的。所以，最後結果應該大於我們求出的99.9%。觀察選項，只有D選項滿足題意，故選D。
這樣可以簡化很多計算過程。但是，這種情況我們是可遇而不可求的。如果，我們遇到選項設置沒有這么理想該怎麼辦呢?
例2.48%+51.9%+48%×51.9%=( )
A.76.8% B.89.3% C.111.3% D.124.8%
【答案】D。中公解析：其實還是一樣的列式，但是選項不理想，有C和D選項都滿足大於99.9%這樣的特點，這個時候我們除了算完加法部分，我們也要計算乘積部分。但是在計算過程中無需精確計算，只需要四捨五入取兩個增長率百分號前的整數部分進行計算即可：48%×52%≈25%。最後算兩部分加和：99.9%+25%≈125%，與D最接近，故選D。
上述兩種情況是我們在做題過程中涉及到隔年增長率時比較常見的。接下來我們要介紹一個比較特殊的情況。

J. 中公現在推出了深度學習，他是一種學習方式還是一門學科呀！

指的是一種學習方式和手段，不是指專業或內容。