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人工智能深度学习是什么？
它被麻省理工学院技术评论列为2013年十大突破性技术（深度学习）。目前，人工智能分为弱人工智能和强人工智能。神经网络已经成为一种新的网络。学术界对DL有两种看法。事实上，当前学科技能的所谓“人工智能”是弱人工智能，它只是用来提取强大的特征。另一种则希望将其发展成为一门新的学科，即端到端，这可能是未来实现强人工智能的突破口。或者换句话说。深度学习和人工智能。在DL着火之前。DL和ml实际上有着微妙的关系。随着计算资源和大数据的崛起，奥创强大的AI（甚至老板级）就是我上面提到的端到端的“深度学习理念”。本质上，人工智能是一个比深度学习更广泛的概念。深度学习是一种技术（我更喜欢称之为理念）。2.深度学习被认为是特征抽取器，是人工智能中的一种技术或理念。深学和ml不容易学，而且很难学。
但是，如果您只使用一些现有的人工智能算法，就不会那么困难了。
先谈一下基本要求：
如果你具备以上四点，就可以顺利地进行人工智能的研究和学习。如果一开始没有找到研究方向，没有第四点也没关系。可以从算法学习的方向入手，然后找到获取数据的方向。
一般来说，人工智能虽然没有想象中那么神秘，但研究起来却不是那么简单。毕竟，它是一种从海量数据中寻找规则和问题解决模型的方法，涉及方方面面。没有坚强的毅力，就很难有大的发现。
如果你只是想在将来找到一份与人工智能相关的工作，你不必那么刻苦学习，只要把工具学好，把现有的算法学好就行了。
人工智能好学吗？
首先确定测温对象和环境！在选择测温设备时，应注意以下几点：
1。被测物体的温度是否需要备份、报警和自动上传，是否需要远程测量和数据分析；
2。温度测量范围的大小和精度；
3。是否满足测温速度和测点要求；
4。被测物体的温度是否受环境的影响，如室外、出风口、人流量大的公共场所等，测温设备是否能满足测温要求；
5。是否有温度测量数据延迟等要求
怎么选择人脸识别测温产品？
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