挖矿机可以用来深度学习吗
㈠ 深度学习可以用ryzen的cpu吗
目前发布的几款8核心锐龙处理器都是单纯的CPU，没有集成显示单元，配机需要另购独立显卡。
㈡ 自己的电脑可以跑深度学习吗
自己的电脑可以跑深度学习，但是对电脑还是要有点要求的，毕竟跑代码，以及深度学习很费时间的。
㈢ 深度学习和挖矿对于显卡来说啥区别
具体效果以实际运行情况为准，
不同配置的运行效果都是不同的。
㈣ AI深度学习可以跟大数据结合吗
非常需要结合
人工智能目前的实现方式是机器学习，就是用数据来训练模型，达到解决问题的精度
深度学习就是机器学习里面最硬核的技术，最需要数据
大数据提供数据能很好的为深度学习提供肥料，可以这么理解
㈤ 机器学习和深度学习能应用到哪些场景在自兴可以学到吗
深度学习开创出众多机器学习方面的实际应用和全面推广人工智慧领域 ，解决了许多任务，看起来有可能实现机器助手的梦想。无人驾驶车、更好的医疗预防服务，甚至是推荐更好看的电影，这些都已实现或在不远的道路上。人工智慧则是处在当下和未来。至于你说的在自兴能不能学的这些，我可以肯定的告诉你，当然能啊。因为我就是自兴的学生，嘻嘻嘻，我还想学好这些，以后造一个终结者出来，哈哈。
㈥ 深度学习到底能干什么
深度学习是机器学习的一个分支，信息时代大数据为深度学学习提供了广阔的用武之地。可以预见，深度学习在未来几十年仍会保持旺盛的势头。
对于在校生或者想转行的人员，如果想往深度学习发展，未来的职业发展方向有哪些呢？主要有以下几种
1）深度学习工程师。主要负责深度学习框架搭建、机器学习、图像处理等的算法和系统研发，支持公司相关产品在深度学习领域的研究。
2）机器视觉研发工程师。主要从事图像分析与理解领域的技术研发与工程落地，将深度学习技术运用到人脸识别、OCR、物体检测、分类、分割等具体领域，构建与优化深度学习模型，提升效果、性能与易用性。
3）语音识别工程师。主要负责语音识别核心模型的算法优化，跟踪业界领先的语音识别算法技术，推动语音识别研究进展。
4）自动驾驶工程师。主要负责高可靠自动驾驶软件系统的设计和实现、系统的优化与维护，根据自动驾驶功能需求，规范细化软件开发，完成计算平台软件开发环境的搭建，将算法移植到指定硬件平台，并进行性能优化。
㈦ 深度学习可以使用JAVA进行编写吗
可以使用java学习的，因为深度学习的话，是可以使用任何编程语言实现了，它是一种逻辑方式。
㈧ 现在跑机器学习（深度学习）有必要话几十万买设备吗可以云计算吗
几千块钱的显卡就足够了
这个问题其实还是根据你实际任务的价值来定，如果你的项目经费有几百万，你评估使用技术能高效率很高的话，那么几十万的设备还是划算的，
但是如果你只是学习，或者是做比较浅的应用的话，那就不建议你考虑这么贵的设备了
云计算也是一个错的方式，未来很多计算可能会以云计算付费的形式来完成，现在很多云平台已经出售了深度学习算力，你可以关注一下，总之你现在没必要花几十万来买设备
㈨ 可以跳过机器学习进行深度学习吗
当然要先学习机器学习，毕竟深度学习也是机器学习的一个分支，说白了就是深层的神经网络。机器学习的书籍推荐周志华的《机器学习》和李航的《统计学习方法》。
深度学习并不是万能的，所以要系统全面地学习，另外还要复习《概率论》。
㈩ 深度学习技术能用来做什么
其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。
比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。
比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。
比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。
比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。
比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。
还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域。