㈠ 程序员为什么要学深度学习
我们都知道，IT行业是一个快速发展的行业，在这个市场当中，最不缺乏的就是各种概念以及各种时髦新技术的词汇。如果不学习，一直仰仗着曾经学习的知识技术，你是不可能走得下去的，只有不断学习，不断接收新的知识，才能让你不断的更新脑袋里的东西，让你不断进步。
而且，对于今后很多未知的东西，我们曾经所知道的传统的方法是不能帮助我们从大数据中得出预测的结论。如果考虑到神经网络和大数据结合，我们才可能看清楚大数据真正的价值和意义。Andrew Ng就曾经说过“我们相信深度学习是让我们获得最接近于人工智能的捷径”。这就是我们要学习深度学习的一个最重要的原因。
㈡ 程序员为什么要学习算法以及应用领域
对于许多编程开发程序员来说，组织开发架构等技术应该都掌握了不少了，那么大家是否懂得算法相关的技术呢?今天，昆明电脑培训http://www.kmbdqn.com/就一起来了解一下，程序员为什么要学习算法以及应用领域的问题。
学习算法的重要性
在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。我的初心无非有两点：一，BAT等互联网公司招聘面试时要问算法知识，如果想要进入互联网公司，我就必须学好算法;二，通过学习算法提升个人开发的基本功，这样一来，对于不同场景我就可以正确选择对应的数据结构和算法，使得程序更健壮，提高程序的运行效率。
应用领域
目前计算机各个细分领域涉及到不同的算法。比如说搜索引擎，平时我们使用google、网络等浏览器，只要我们输入一个关键字，浏览器就会快速地返回相关的集合，这个集合的背后就隐藏着许多算法。如果没有这些算法，我们是不可能这么快速地得到想要的结果。再比如说人工智能，通过计算模型算法实现人体识别、语音识别等各应用场景。
算法分析
上文我们已经介绍到算法就是解决问题的方法，而对于同一个问题，可能存在不同的解决方法。因此，为了衡量一个算法的优劣，提出了时间复杂度与空间复杂度这两个概念。
时间复杂度
一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间度量记为T(n)=O(f(n))，它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
空间复杂度
空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
㈢ 程序员为什么需要不断的学习新的编程技术
语言也是在不断优化的过程，每一个新的语言都是对专业的又一次思索和提高，如果是专职的程序员，应该不断完善自身，这样公司在发展，你也在进步，这样最好
㈣ 作为一名普通的程序员，该如何保持不断学习的动力
自我驱动是一件很难的事情，但是作为程序员，我个人真心觉得可以化难为易。建立反馈，在工作中总有些事是明明可以用程序来解决但是却人工来搞，就比如砍树，你手上有把斧头，但是明明有个锯可以用，只不过没有锯条，如果只砍一棵树，那没问题，但是如果要砍掉一片森林，更聪明的做法是买个锯条装上用锯来伐树。现实中就是多次人工解决的问题一定要用程序帮你做，解决不同问题的时候你写的程序自然涉及的不同知识点，从程序到一个系统，说不定还能开源，通过良性反馈持续学习，提升个人能力。不要等需求。
㈤ 为什么程序员要坚持学习
因为
程序员这个行业
技术更新的特别快
可能你今天还在使用这个框架，明天这个框架就被其他新的框架所淘汰
如果不去学习新框架，迟早要被淘汰的。