AP和CP分别指代论文中的两个常用的性能评价指标。AP指平均精度，是计算目标检测器中各个类别的精度和然后取平均的过程。
CP指平均准确率，是为了评价分类器的性能而计算的统计信息，在测试中统计的正确率、错误率、误报率等。在计算机视觉领域的研究中，使用AP和CP指标可以评估算法的性能表现，为算法的评估提供了有用的工具。
（1）什么是深度学习？
深度学习更强调对知识的深层加工、深度理解及长期保持，善于自主建构且能迁移应用并在真实情景中解决复杂问题。
在这个基础上，我们给出深度学习的定义：
一种基于已有经验的问题发现与探究，是在识记和理解的基础上对知识的综合应用与创造，是追求有一定思维深度和思维广度的综合性学习过程。
深度学习的三个表现：
1、对提出的问题有自己独立的见解。（理解问题）
2、解答问题时，能尝试多种角度回答问题。（思考问题）
3、能够反问有建设性的问题。（领会本质）
深度学习的基本特征：批判理解、内容整合、问题解决、迁移运用、知识建构。
批判性思维：指通过一定的标准评价思维，进而改善思维，是合理的、反思性的思维，既是思维技能，也是思维倾向。
深度学习所强调的整合，还包括新旧知识和信息的整合，它提倡将新学内容与已知概念、原理联系起来，整合到原有的认知结构中，从而引起对新知识信息的理解、长期保持及迁移应用。
问题解决：在问题空间中进行搜索，以便使问题的初始状态达到目标状态的思维过程。
迁移运用：迁移学习是把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常，源领域数据量充足，而目标领域数据量较小，迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识，迁移到数据量小的新环境中。
知识建构是指个体在某特定社会环境中互相协作、共同参与某种有目的的活动，最终形成某种观念、理论或假设等智慧产品。
深度学习与高质量的学习结果有密切联系。
（2）怎么学习深度学习？
1、保持独立思考，自我思考。“动则三思，虑而后行”。一个人要高效率、高质量地做好各种工作，就必须善于自我思考。多于问题有明确的思路，从多个角度进行考虑，选出一个最优的解决方法。把思想认识从那些传统观念中解放出来，敢于打破传统的思维定势。
2、善于自我比较。不断地和过去的自我相比较，在比较中识别长短，鉴别优劣，开拓创新。做好“纵比”，即把自己的现在同过去比，是否有值得改进的地方，有则改之无则加勉。做到“横比”，把自己放在更广泛的范围内进行比较，通过比较学习和借鉴别人的经验，以人为镜，可以明得失。
3、自我积累。不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。 平时生活中不断阅读，不断实践，增加理论知识与实践经验。只有阅历增加，才能有更多更好的思考角度，更加完善的思维。
4、自我总结。吃一堑、长一智。总结是对问题解决的综合、分析、归纳、概括、提炼的过程。每一次总结都是对过去的归纳与升华，极大地提升效率，减少甚至避免下一次失误。
是很难，但是比自然语言处理的前二十年的进步已经好很多了，最近因为要研究人工智能自然语言处理方面的项目，所以一直在读有关的书籍，从数学的奥妙，统计学的理论、概率论等等。
读了这么多的书，其实我发现，很多东西靠的还是你对基础的扎实程度。自然语言处理的前20年为什么会这么难，或者说毫无进展，讲的通俗一点就是人类的惯性思维决定了你的认识事物的方法。
在前20年，科学家研究自然语言处理一直停留在或者说局限在人类学习语言的上，简单来说，就是用电脑去模仿人脑，当时大多数的科学家都认为要让机器去翻译或者语音识别，就需要让计算机去理解我们的语言，而要做到这一点，就需要计算机具有像人类一样的智慧，这就是人类认识的普遍规律，我们也不要去笑话他们，因为唯有如此的试错，才造就了今天的成就。
如今语音识别和翻译已经做得非常的好了，但是很多不在我们这种机器学习研究领域的人来说，还错误的认为语音识别和翻译是靠计算机理解了自然语言才实现的，其实际上是靠数学和统计学去实现的。
从规则到统计的进步是人类认识事物的一种突破，统计语言模型的建立，是当今自然语言处理的基础和关键，但是很多东西都会存在自己本身固有的缺陷，这是无法改变的。
语言模型中设计的数字关系、公式计算，N元模型的定位，为什么在马尔科夫假设中N的值会这么小，里面涉及到的知识太多，在这里也无法一一回答给你。我只是想说，单纯的自然语言处理已经没有像之前那么的毫无头绪了，现在已经比以前好的太多了。难，不是在于它的本身，而是在于它涉及的知识点实在太多。。。。
先说结论：是真的
1、作为第四次科技革命一大方向的人工智能（AI）发展一日千里，国家对这一战略新兴行业极其重视，国内外产业巨头都将这一行业作为战略性行业，不断加大投入。
2017年3月的全国“两会”上，“人工智能”首次正式被写入政府工作报告。党的十九大报告指出，要推动人工智能和实体经济的深度融合。
11月15日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，会上宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，由科技部、国家发展改革委、财政部等15个部门构成。
人工智能的火热在人才高交会上可见一斑。会上不少科技类的招聘企业均设置了AI岗位，或是扩充AI人才储备，或是希冀找到一位领头人搭建AI团队。
本次大会于11月16日举办，持续两天，意在吸引高端人才，层层筛选了53家知名企业和10家国（境）内外知名猎头公司进行现场招聘，包括华为、华大基因、平安集团等，其中国家级高新技术企业占比高达70%。给出的薪资待遇也是国内一流公司的标准。比如说，应届毕业生年薪是30万~50万元。有顶级的博士毕业生，甚至高达百万。
2、目前抢夺AI人才的企业，主要分三类，将行业人才的薪酬推高到了令人咋舌的地步。
一类是互联网企业，尤其是互联网巨头，和全球的竞争对手在争夺AI尖端人才。据高盛此前统计，百度为机器学习方面的AI人才提供的年薪为12.6万美元，如果算上每年的分红和权益，则多达22万美元（约合146万元人民币）；与亚马逊、谷歌、微软、苹果和脸书等五大国际巨头相比，位居第三，仅次于脸书的27.3万美元和微软的24.4万美元。
还有两类企业在招聘AI人才：一是机器人公司，有实体产品的，招聘自然语言等方面的职位；二是专门做算法、提供软件知识的公司。
3、AI领域专业人才缺口巨大，供需矛盾严峻
今年7月，《全球AI领域人才报告》发布，这份基于LinkedIn（领英）数据的报告显示，截至2017年一季度，全球AI领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，而中国的相关人才总数也超过5万人。腾讯研究院给出过估计，累计到现在，国内已有几万名AI领域的毕业生了。但是这个数字还远远不能满足市场需求，因为市场的人才缺口是百万级的。
人工智能是算是这两年互联网的一大热门关键词了，中国乃至全球各大互联网企业都在布局AI人工智能，从埃隆马斯克的特斯拉自动驾驶汽车、谷歌的阿尔法狗、IBM的沃森人工智能；以及到国内阿里巴巴的无人超市、无人加油站、承担淘宝天猫双十一海报设计的人工智能设计师鲁班、腾讯百度也是布局自己的人工智能。
近年来，IBM的人工智能Watson已经在国内寻求合作，在此之前Watson已经表现出了一些人工智能的优势，就是能够在最短的时间内查阅相关资料并得出结论，人短时间内不可能完成，从而拯救了日本的一位癌症患者，这个案例当时也让小编意识到人工智能的恐怖之处。
罗辑思维罗振宇在2017的跨年演讲也提到其中一只黑天鹅就是人工智能，也提到了人工智能的恐怖之处，人工智能将会对各个行业形成一定冲击，但是也提到了人工智能的粮食问题，如果拿人工智能做为一个婴儿来说，它的粮食就是海量的数据，掌握了海量的数据就能够掌握人工智能。所以大数据和人工智能是一体的，相辅相成，缺一不可，而且目前有很多人工智能研究机构都纷纷开放自己的人工智能技术，以求得到数据的喂养。
在近期的乌镇互联网大会上，百度李彦宏也表明了百度未来的战略是ALL in AI，可以看出作为国内三家互联网巨头BAT之一的百度将在人工智能上发力，以保住BAT的头衔，我们都知道百度在三家巨头当中，是以技术见长的，所以说对于这样的战略举动还是很有希望的。未来人工智能将不断替代一些行业和一些岗位，互联网乃至工业的下一次革命很有可能就是人工智能。
所以，未来围绕人工智能的产业都将是朝阳产业，因为人工智能将大大降低人们的时间成本，很多重复的、耗时的环节将逐渐被人工智能锁替代，我们需要的是提高自己与人工智能配合的能力，粗浅见解，希望能够帮到你！
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