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1、专科的人工智能专业暂时还没有听说过，不过如果能选择他的话，我觉得你以后就业还是比较好的。

2、深度学习架构包括如下：0x01 关于AI行业的思考1、AlexNetAlexNet是深度架构，它由深度学习先驱GeoffreyHinton及其同僚共同引入。

3、AlexNet是一个简单却功能强大的网络架构，为深度学习的开创性研究铺平了道路。

4、分解后的AlexNet像是一个简单的架构，卷积层和池化层层叠加，最上层是全连接层。

5、2、VGGNetVGG网络由牛津可视化图形组开发，因此其名称为VGG。

6、该网络的特点是金字塔形，与图像最近的底层比较宽，而顶层很深。

7、3、GoogleNet有人说：“我看网上说，AI人才缺口非常大，我不去大厂不就行了？其他的公司要求没那么高吧？”GoogleNet或Inception网络是谷歌研究者设计的一种架构。

8、GoogleNet是ImageNet2014的冠军，是当时最强大的模型。

9、该架构中，随着深度增加它包含22层，而VGG只有19层，研究者还开发了一种叫作Inception模块的新型方法。

10、ResNet是一个妖怪般的架构，让我们看到了深度学习架构能够有多深。

11、残网络（ResNet）包含多个后续残模块，是建立ResNet架构的基础。

12、5、ResNeXtResNeXt据说是解决目标识别问题的技术。

13、它建立在inception和resnet的概念上，并带来改进的新架构。

14、6、R（基于区域的）基于区域的架构据说是所有深度学习架构中对目标检测问题最有影响力的架构。

15、为了解决检测问题，R尝试在图像中所有物体上画出边界框，然后识别图像中的物体。

16、YOLO是当前深度学习领域解决图像检测问题的实时系统。

17、如下图所示，YOLO首先将图像划分为规定的边界框，然后对所有边界框并行运行识别算法，来确定物体所属的类别。

18、确定类别之后，yolo继续智能地合并这些边界框，在物体周围形成边界框。

19、8、SqueezeNetSqueeNet架构是在移动平台这样的低宽带场景中极其强大的一种架构。

20、这种架构只占用4.9 MB的空间，而Inception架构大小为100MB。

21、这种巨大的距由一种名为FireModule的特殊结构引起。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。