AI语言 & 开发算法混合智能系统正在悄悄解决深度学习问题随着深度学习的成熟以及它从炒作高峰到幻灭低谷的转变，它所缺少的一些基本组成部分渐渐浮出水面。
深度学习是机器学习的子领域，具体来说，深度学习是机器学习中具有深层结构的神经网络算法。人工智能算法从专家系统到特征工程，最后到深度学习的这个过程中，人工参与在逐渐减少，而机器工作在逐渐增加，由于深度学习算法的优异表现得到了主流认可，所以在多方应用中得到长足发展，下面我们简单分析一下深度学习算法的优势。
步：机器学习基础技巧KDnuggets 的 Zachary Lipton 已经指出：现在，人们评价一个「数据科学家」已经有很多不同标准了。这实际上是机器学习领域领域的一个写照，因为数据科学家大部分时间干的事情都牵涉到不同程度地使用机器学习算法。为了有效地创造和获得来自支持向量机的洞见，非常熟悉核方法（kernel methods）是否必要呢？当然不是。就像几乎生活中的所有事情一样，掌握理论的深度是与实践应用相关的。对机器学习算法的深度了解超过了本文探讨的范围，它通常需要你将非常大量的时间投入到更加学术的课程中去，或者至少是你自己要进行高强度的自学训练。
7年，基于强化学习算法的AlphaGo升级版AlphaGo Zero横空出世。其采用“从零开始”、“无师自通”的学习模式，以100:0的比分轻而易举打败了之前的AlphaGo。除了围棋，它还精通国际象棋等其它棋类游戏，可以说是真正的棋类“天才”。此外在这一年，深度学习的相关算法在医疗、金融、艺术、无人驾驶等多个领域均取得了显著的成果。所以，也有专家把2017年看作是深度学习甚至是人工智能发展最为突飞猛进的一年。
另外，他谈到机器成本是学习成本外的障碍，机器成本下降比不过算法复杂度的增加，在新硬件上优化快速变化的深度学习模型很困难。对此，专门AI定制的芯片或者边缘计算可以有效缓解，他们还采用编译器解耦计算实现和硬件优化来促使支持新算法和新硬件更简单。最后他表示，深度学习开源的落地场景、用户需求仍在快速变化，没有尘埃落定，开发者应有开放的心态来拥抱这些改变。
那么机器学习技术又是什么呢？一言以蔽之，凡是让机器通过我们所建立的模型和算法对数据之间的关系或者规则进行学习，最后供我们利用的技术都是机器学习技术。其实机器学习技术是一个交叉的学科，它可以大致分为两类：传统的机器学习技术与深度学习技术，其中深度学习技术包含了神经网络相关技术。在本次课程中，着重讲解的是传统的机器学习技术及各种算法。
在人工智能技术上包括机器学习和深度学习，在使用机器学习方法对模型进行训练时，机器学习中有一类算法叫人工神经网络算法，只需要定义输入、输出属性和神经网络结构，对训练集几千轮的迭代训练后，可以生成一个模型，该模型可以用来对同种问题进行判断。比如将世界上几万种花做成训练集，其中训练集包括花的许多特征，比如花瓣长度、花的颜色、气味、形状等等性质量化成数字，把花的名字做成标签，这样下来训练集就做好了，应用机器学习算法进行训练即可。对于深度学习来说，深度学习可以用来做视觉处理，对于上述任务，我们只需要花的照片和花的名字，直接放入深度学习算法，通过计算机调用GPU进行大量的运算，最后生成的模型即可对新的样本进行判断，你只需要提供花的照片即可。
相比于人工智能和机器学习，深度学习的定义就相对明晰具体了许多。同时深度学习的范围也进一步缩小，成为众多的机器学习的算法中的一种，而且据称已经成为目前基于神经网络算法的最重要的一种[8]。
此外，人工智能+Python学科还新增算法课程，分别包含了以“量化交易项目+深度学习（应用）+机器学习（应用）+数据挖掘”为主的应用型工程师方向，和以“金融风控项目+深度学习（算法）+机器学习（算法）+数学”的算法型工程师方向。
当然，秉承着大数据是一种概念，也有将大数据组件当做黑箱，利用深度学习或者机器学习对数据进行处理，建模的技术方向，根据某些算法在某个特定领域上的数据进行深度优化的技术方向。此时，需求更多的是算法的设计，高数-统计-概率这一套基础理论要扎实，机器学习算法的原理和设计思路要懂(能手写伪代码，并能用代码实现，并在公开数据集上不断优化)，深度学习建议使用Tensorflow，作为工具它能够很快实现你的想法，经典的思想CNN，RNN，GAN等需要深入了解，还要不断跟进国际国内的大牛动向，当然也是要对领域的业务内容和数据有深入理解。
所以理论上python可以实现任何的算法，包括深度学习的算法。而深度学习的算法也可以由任何一种计算机语言实现。所以题主问的这个问题本身就有问题。
