使用深度学习编写代码能否帮助软件开发人员脱颖而出？

　　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包裹并通过抢手的Java工作、深度学习知识或人工智能可以帮助您脱颖而出。

　　技术世界正在以惊人的速度发生变化，而人工智能是技术世界中的人们必须拥抱和移动的东西，才能留在游戏中。那么，使用深度学习编写代码能否帮助您脱颖而出成为一名软件开发人员?

　　什么是深度学习？

　　深度学习是一个概念，最早出现于2006年，伴随着Geoffrey Hinton的DNNs(深度神经网络)训练概念。深度学习的学习潜力在2016年由AlphaGo进一步展示，如今，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”并通过实例学习。

　　当数据通过神经网络算法层运行时，就实现了深度学习。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”有关具有数百个特征的数据的信息。但是，如果信息具有大量特征或列，或者数据是非结构化的，则该过程会变得非常繁琐。

　　使用深度学习写代码

　　任何软件开发人员都会告诉您，要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度和对手头任务的深刻理解，以及如何达到预期的反应。

　　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，那么创建代码的过程就有可能被人工智能或深度学习大大简化。

　　各行各业都担心人工智能会接管我们的工作。从内容作者到编码员，有人抱怨说AI可能有一天能够在很短的时间内完成我们所做的事情，这要么是令人担忧的，要么是一种不切实际的可能性，这取决于你是什么类型的人。

　　谨慎行事

　　虽然深度学习在软件开发的进步世界中肯定占有一席之地，但目前，由使用深度学习或AI来协助该过程的软件开发人员来完成该过程仍然至关重要。与许多突破性的技术进步一样，虽然潜力可能很明显，但盲目相信可能会导致重大问题，包括安全漏洞。就像人类会在判断上出错一样，AI也会。而在深度学习的情况下，通过这个过程学习到的信息只能与其原始数据源一样好;一个小的异常或质量失误可能会导致严重的编码错误。

　　深度学习编写代码的另一个缺点是，如果代码不是软件开发人员原创的，他们可能会面临抄袭的风险。毕竟，如果你的深度学习算法学习了一组过程，那么按理说，给定相同的数据，其他人的意愿也是如此。

　　实现平衡

　　在瞬息万变的世界中，了解最新进展总是有好处的，这样可以在未来验证过程中探索它们的极限。可以通过实施有效的审查流程来抵消通过深度学习创建代码的风险，其中可以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。很明显，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，人工智能不对团队负责，如果完全不受监督，可能会犯下潜在的灾难性错误。

　　结论

　　在编写代码时，深度学习可以帮助您更快地生成更准确的代码。因此，软件开发人员能够或至少愿意使用深度学习来编写代码显然是有好处的。如果不这样做，可能会导致落后，因为该行业继续以惊人的速度向前发展。然而，对于那些希望发展软件事业的人来说，深度学习并不是万能的。

　　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的未来可能拥有的更广泛的理解。确定哪些技能值得投资获得的一种方法是与技术招聘人员合作，他们将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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