了解如何使用深度学习来编写代码可以帮助软件开发人员脱颖而出，并变得比以往任何时候都更高效。
尽管由于技术人才缺口和大辞职，目前有很多技术工作，但对于那些想要获得有竞争力的薪酬，并通过抢手的java工作来加速他们的软件开发职业生涯的人来说，深度学习或人工智能的知识可以帮助你从其他人中脱颖而出。
内容
什么是深度学习?使用深度学习写代码练习谨慎达到平衡结论
科技世界正在以惊人的速度变化，而科技世界的人必须拥抱人工智能，并与之一起前进，才能在游戏中立足。那么，使用深度学习来编写代码能帮助你成为一名出色的软件开发人员吗?
什么是深度学习? 来和CPDA数据分析师一起学习一下吧：
深度学习是一个概念，最早出现在2006年，由Geoffrey Hinton提出的DNNs(深度神经网络)训练概念。2016年，AlphaGo进一步展示了深度学习的学习潜力，今天，它越来越多地用于创建高级软件工程(SE)工具。简而言之，深度学习教会机器和机器人像人类一样“思考”，并以身作则。
当数据通过神经网络算法层运行时，深度学习就实现了。在每一层，信息在传递到下一层之前都经过处理和简化。因此，深度学习有空间使机器或机器人能够“学习”有关具有几百个特征的数据的信息。但是，如果信息具有大量的特征或列，或者如果数据是非结构化的，则该过程将变得极其繁琐。
使用深度学习来写代码
任何软件开发人员都能告诉你，学会有效地编写计算机代码可能需要数年时间。类似于学习另一种语言，编码需要绝对的精确性和对手头任务的深刻理解，以及如何实现所需的响应。
如果深度学习允许机器人或机器以与人类相同的方式思考和学习一组特定的数据，那么AI或深度学习有可能极大地简化代码创建过程。
各行各业都存在一种担忧，即人工智能将取代我们的工作。从内容编写者到编码员，人们都在嘀咕人工智能有一天可能会在一小部分时间内完成我们所做的事情，这要么令人担忧，要么是一种不切实际的可能性，这取决于你是哪种人。
行使谨慎
虽然深度学习在不断发展的软件开发世界中肯定占有一席之地，但目前，由使用深度学习或人工智能来辅助该过程的软件开发人员来执行该过程仍然至关重要。与许多突破性的技术进步一样，尽管潜力可能是显而易见的，但盲目的信念可能会导致严重的问题，包括安全漏洞。就像人类会在判断中犯错一样，人工智能也会。在深度学习的情况下，通过这一过程学习到的信息只与其原始数据源一样好;质量上的一个小异常或失误都可能导致严重的编码错误。深度学习编写代码的另一个缺点是，如果代码不是由软件开发人员编写的，他们可能有抄袭的风险。毕竟，如果你的深度学习算法学习了一组过程，那么在相同的数据下，其他人的意愿也会如此。
实现平衡
在一个快速变化的世界里，了解最新的进展总是值得的，这样在未来的验证过程中，就可以探索到它们的极限。通过实施有效的审查流程(包括在开发的所有阶段进行代码质量测试或分配更大的团队来进行审查流程)，通过深度学习来抵消代码创建的风险是可能的。显而易见的是，保持警惕很重要;虽然深度学习无疑在提高编码和软件开发效率方面具有巨大潜力，但与人类不同的是，人工智能不需要对团队负责，如果完全无人监督，可能会犯下潜在的灾难性错误。
结论
当涉及到编写代码时，深度学习可以帮助你更快地生成更准确的代码。因此，对于软件开发人员来说，能够或至少开放地使用深度学习来编写代码显然是有好处的。如果不这样做，随着行业继续以惊人的速度向前发展，可能会被甩在后面。然而，对于那些希望发展软件职业生涯的人来说，深度学习并不是一切。
为了获得有竞争力的python或java工作，有必要拥有强大的技能组合，以及对编码未来可能持有的更广泛的理解。确定哪些技能值得投资的一种方法是与技术招聘人员合作，他们会很好地了解行业组织今天的期望，以及他们未来可能对员工的要求。
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