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LinkedIn所有職業(yè)技能需求量第一：機器學習，數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析人才
http://blog.linkedin.com/2014/12/17/the-25-hottest-skills-that-got-people-hired-in-2014/ 深度學習(Deep Learning)
3.1 什么是深度學習？ 深度學習是基于機器學習延伸出來的一個新的領域，由以人大腦結(jié)構(gòu)為啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡算法為起源加之模型結(jié)構(gòu)深度的增加發(fā)展，并伴隨大數(shù)據(jù)和計算能力的提高而產(chǎn)生的一系列新的算法。
3.2 深度學習什么時間段發(fā)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(fā)表的文章被提出和興起。
3.3 學習能用來干什么？為什么近年來引起如此廣泛的關(guān)注？ 深度學習，作為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(shù)界和工業(yè)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為數(shù)據(jù)庫的經(jīng)典圖像中的物體識別競賽為例，擊敗了所有傳統(tǒng)算法，取得了前所未有的精確度。
3.4 深度學習目前有哪些代表性的學術(shù)機構(gòu)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，斯坦福大學為代表，工業(yè)界以Google, Facebook, 和百度為代表走在深度學習研究與應用的前沿。Google挖走了Hinton，F(xiàn)acebook挖走了LeCun，百度硅谷的實驗室挖走了Andrew Ng，Google去年4月份以超過5億美金收購了專門研究深度學習的初創(chuàng)公司DeepMind, 深度學習方因技術(shù)的發(fā)展與人才的稀有造成的人才搶奪戰(zhàn)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(xù)快速增長。
3.5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g(shù)oogle的語音識別，百度識圖，google的圖片搜索，都已經(jīng)使用到了深度學習技術(shù)。Facebook在去年名為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(shù)據(jù)時代，結(jié)合深度學習的發(fā)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為深度學習和相關(guān)技術(shù)的發(fā)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(fā)展讓我們第一次看到并接近人工智能的終極目標。 
深度學習的應用展示： 4.1 無人駕駛汽車中的路標識別
4.2 Google Now中的語音識別
4.3 百度識圖
4.4 針對圖片，自動生成文字的描述：
“A person riding a motorcycle on a dirt road,”
“A group of young people playing Frisbee,” 
“A herd of elephants walking across a dry grass field.”
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