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5G时代来临，万物云等数字孪生世界，给世界带来变革，新技术、新服务、新产品层出不穷。过去，大部分人都以为，数字孪生是一个围绕物理的世界，但对很多领域的数字孪生，直到今天，它都是一个围绕着深度理论，去理解的学术事件。如何理解深度学习等知识，是长期以来所面对的普遍问题。作为自然语言处理领域的权威专家，罗亚蒙对深度学习的定义有着自己的思考。

为了让大家了解深度学习在学习、理解、应用领域中的作用，罗亚蒙针对深度学习场景做了几个方面的科普，并分享自己的观点。

1.为什么要做深度学习?

深度学习本质上是通过识别用户行为，从而使学习内容被理解，同时还能产生符合知识特征的学习结论。深度学习应该聚焦在两个层面，一个层面是人工智能本身，另一个层面是为人类创造万物的过程。

在人工智能和人类生活息息相关的场景中，AI是绝对核心，是技术最先进、发明最多、产出最高的模型。在此基础上，用户才有了使用深度学习的选择，也就有了挖掘和理解深度学习知识的可能。

深度学习的第二个层面，深度学习往往是通过不断学习来开发算法，从而让学习内容变得更好。对于新事物的学习，不论是学习能力还是学习效率，深度学习算法都是一流的。当然，学习算法也不能忽视学习者对其技术能力的误解。

纵观市场发展，学习、机器学习、算法等方向都在进步。对于企业而言，可持续发展就看如何顺应市场需求，而不是盲目乐观。

对于用户来说，最近几年的学习算法似乎逐渐取代了大量的工具化知识，企业的经营方式也更加注重专业化。他们更注重学习的深度与趣味性，而非被动接受枯燥的机器学习。

这实际上也意味着，学习的学习并非必然成功。要想长期保持学习热情，需要大量的经验积累。只有足够多的专业知识、数据积累，才能更好地应对复杂的市场环境，从而实现从卖方市场向买方市场转型。

另外，学习的学习并非必然成功。这是很多学习者更多关注的是课程本身，而非学习环境。例如，当学习者觉得自己未来的职业是财务管理或是规划师的时候，为什么不去上不同类型的课程?还不如去认真做一段时间，只要自己做了足够多的实习和备考，工作经验能积累，之后再去为企业发展做贡献。

需要注意的是，真正会坚持学习的人，往往不是通过单纯的销售来完成工作。他们通常会从企业自身角度去考量自己未来的职业规划，并付诸行动，一方面，结合自己的经验和认知来规划未来，另一方面，在为企业提供新的知识的同时，也通过学习实践，促进企业的新知识快速储备。比如，刚才谈到的，在汽车行业，就可以考虑利用新知识快速储备生产管理工具。

既然选择实习，需要面临更多的不确定性，既然对于毕业生来说，实习的目的和意义何在呢?

比如，如果想要通过实习了解到汽车行业当中各个方面的知识，在目前新冠疫情防控形势下，可以去其他公司的工厂实习，了解具体行业的情况。

又比如，汽车行业，即使是失业，可能也需要重新找到工作。如果想要“从头再来”的话，可以在企业进行实习。这样，一方面可以了解不同行业的情况，另一方面也可以锻炼出企业员工对于各个行业的理解。