盡管由于技術人才缺口和大辭職，目前有很多技術工作，但對于那些想要獲得有競爭力的包裹并通過搶手的Java工作、深度學習知識或人工智能可以幫助您脫穎而出。

技術世界正在以驚人的速度發生變化，而人工智能是技術世界中的人們必須擁抱和移動的東西，才能留在游戲中。那么，使用深度學習編寫代碼能否幫助您脫穎而出成為一名軟件開發人員?

什么是深度學習？

深度學習是一個概念，最早出現于2006年，伴隨著Geoffrey Hinton的DNNs(深度神經網絡)訓練概念。深度學習的學習潛力在2016年由AlphaGo進一步展示，如今，它越來越多地用于創建高級軟件工程(SE)工具。簡而言之，深度學習教會機器和機器人像人類一樣“思考”并通過實例學習。

當數據通過神經網絡算法層運行時，就實現了深度學習。在每一層，信息在傳遞到下一層之前都經過處理和簡化。因此，深度學習有空間使機器或機器人能夠“學習”有關具有數百個特征的數據的信息。但是，如果信息具有大量特征或列，或者數據是非結構化的，則該過程會變得非常繁瑣。

使用深度學習寫代碼

任何軟件開發人員都會告訴您，要學會有效地編寫計算機代碼可能需要數年時間。類似于學習另一種語言，編碼需要絕對的精確度和對手頭任務的深刻理解，以及如何達到預期的反應。

如果深度學習允許機器人或機器以與人類相同的方式思考和學習一組特定的數據，那么創建代碼的過程就有可能被人工智能或深度學習大大簡化。

各行各業都擔心人工智能會接管我們的工作。從內容作者到編碼員，有人抱怨說AI可能有一天能夠在很短的時間內完成我們所做的事情，這要么是令人擔憂的，要么是一種不切實際的可能性，這取決于你是什么類型的人。

謹慎行事

雖然深度學習在軟件開發的進步世界中肯定占有一席之地，但目前，由使用深度學習或AI來協助該過程的軟件開發人員來完成該過程仍然至關重要。與許多突破性的技術進步一樣，雖然潛力可能很明顯，但盲目相信可能會導致重大問題，包括安全漏洞。就像人類會在判斷上出錯一樣，AI也會。而在深度學習的情況下，通過這個過程學習到的信息只能與其原始數據源一樣好;一個小的異常或質量失誤可能會導致嚴重的編碼錯誤。

深度學習編寫代碼的另一個缺點是，如果代碼不是軟件開發人員原創的，他們可能會面臨抄襲的風險。畢竟，如果你的深度學習算法學習了一組過程，那么按理說，給定相同的數據，其他人的意愿也是如此。

實現平衡

在瞬息萬變的世界中，了解最新進展總是有好處的，這樣可以在未來驗證過程中探索它們的極限。可以通過實施有效的審查流程來抵消通過深度學習創建代碼的風險，其中可以包括在開發的所有階段進行代碼質量測試或分配更大的團隊來進行審查流程。很明顯，警惕很重要;雖然深度學習無疑在提高編碼和軟件開發效率方面具有巨大潛力，但與人類不同，人工智能不對團隊負責，如果完全不受監督，可能會犯下潛在的災難性錯誤。

結論

在編寫代碼時，深度學習可以幫助您更快地生成更準確的代碼。因此，軟件開發人員能夠或至少愿意使用深度學習來編寫代碼顯然是有好處的。如果不這樣做，可能會導致落后，因為該行業繼續以驚人的速度向前發展。然而，對于那些希望發展軟件事業的人來說，深度學習并不是萬能的。

為了獲得有競爭力的Python或Java工作，有必要擁有強大的技能組合以及對編碼的未來可能擁有的更廣泛的理解。確定哪些技能值得投資獲得的一種方法是與技術招聘人員合作，他們將很好地了解行業組織今天的期望，以及他們未來可能對員工的要求。