把深度学习作为自己的硕士课题，有什么可以做的

把深度学习作为自己的硕士课题，有什么可以做的  

把深度学习作为自己的硕士课题，有什么可以做的

数学研究性学习课题
1、银行存款利息和利税的调查
2、气象学中的数学应用问题
3、如何开发解题智慧
4、 购房贷款决策问题
5、 有关房子粉刷（装修）的预算
6、 日常生活中的悖论问题
7、 关于数学知识在物理上的应用探索
8、 黄金数的广泛应用
9、 余弦定理在日常生活中的应用
10、股票（基金）投资中的数学
11、环境规划与数学
12、数学的发展历史
13、以“养老金”问题谈起
14、中国体育彩票中的数学问题
15、解答应用题的思维方法
16、中国电脑福利彩票中的数学问题
17、如何安置军事侦察卫星
18、丈量教学楼
19、如何存款最合算
20、哪家超市最便宜
21、数学中的黄金分割
22、通讯网络收费调查统计
23、计算器对运算能力影响
24、数学灵感的培养
25、二次函数图象特点应用
26、购房贷款决策问题
政治课研究性学习课题
1、对钱的看法
2、对公交车上某一现象的探究
3、各超市物品的价格
4、调查本市部分商店的服务情况及发展前景
5、对某一侵权行为的解析
6、加入WTO对本市经济发展的影响
7、对汽车超载问题的调查研究
8、农村家庭消费结构变化的思考
9、关于假货问题的思考
10、中学生与网络世界
11、中学生成为教学（学习）主人问题探究
12、人与自然（经济与环境）
13、中学生人生价值（人际关系、社会公德）
14、学生的劳动观（家庭、学校、劳动状况）
15、中学生的消费状况
16、金钱与人生
17、知与行（终身学习等）
18、中学生心理承受能力研究
语文研究性学习课题
1、剖析赵本山小品的艺术风格
2、校园设计之我见
3、关注青少年上网聊天
4、扬州市的建筑风格
5、诗词雅韵
6、珍爱生命，远离毒品
7、大话《三国》
8、撩开图书馆神秘面纱
9、80年代新生活调查
10、 被遗弃的角落
11、中外科幻文学的发展
12、有关低龄出书的思考
13、我们生活中的广告
14、广场文化
15、书店管理与图书馆规划
16、怎样评价林黛玉与薛宝钗
17、古典小说与武侠小说的历史背景及文学考究对现实生活的影响
18、广告的昨天、今天、明天

深度学习算法有很多种模型，不同的学习框架下建立的学习模型也是不同的。能否将其算法固化到FPGA中，也要看具体算法的复杂程度。既然深度学习算法来源于人工神经网络，而在FPGA中实现人工神经网络已有成功先例，那么，比较简单的深度学习算法是可以固化到FPGA中的。

深度学习，可以先看看这方面做的很好的人，比如富兰克林就是一个深度学习者，他不管在政治、商业、科技发明方面都是处于前列的，曾经有人评价他，诺贝尔科学奖应该授予他。不管在哪个方面都是通达的人才。然后根据深度学习能带来什么好处，如何

谈谈深度学习是什么，为什么要深度学习，以及深度学习的方法，还有深度学习带来的哪些好处？可从这几方面入手。

怎样才能把学习作为自己的兴趣、、？

想要美女吗？想要豪宅吗？想要跑车吗？学习吧，大胆闯天下的时代已经过去，所有我们知道或不知道的行业充斥满了形形色色的人，只有学习才能度过无边的苦海，到达那梦想的彼岸！
得到事业与爱情，收获金钱与女人。

没有GPU可以做深度学习么

对初学者来说CPU足以。以下几点：
1)　先把CPU利用好： 其实对于很多初学者来说能把OpenMPI配置好，多线程利用起来，C底层程序用Intel MKL编译(需要Intel CPU)，基本上可以带来的效率提升可以近似于用GPU。
2) 然后利用好你自己的时间: 貌似现在道听途说一般的结论是GPU比CPU提速10倍左右。。。大家想想，训练一个模型，本来要CPU跑10个小时，结果买了GPU只用1一个小时，但是节约来的9个小时里面一半浪费在了看知乎上（说你呢！），另一半浪费在了刷微信上。。。　本屌最近跑些NLP方面的东西，东西不是特别大，Ubuntu笔记本装了OpenMPI可以四个线程一起跑，也比单核CPU快一倍左右，基本上白天先把模型设置好，跑上3~4个Epoch看看效果，然后在晚上睡觉之前开始跑个20-30个循环，第二天早上怎么也都好了。
3) 最后设计好数据结构: 另外其实数据预处理的好，用简便的方法存在内存里面，也是可以提升不少效率的。

用python可以做深度学习吗

可以，而且pip里面有theano、tensorflow、lasagne、keras等等可以拿来用