深度学习的应用领域有哪些？

1. 深度学习的应用领域有哪些？

下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。
一、语音识别
深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。
二、自然语言处理
深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。
三、文字识别
众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。
四、自动机器翻译
我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。
五、自动驾驶汽车
谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。

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2. 深度学习可以应用到什么领域？

我们将了解深度学习如何实现，并继续讨论它与#机器学习和人工智能的不同之处。我们也会看一下神经网络是什么，以及它们是如何被训练来识别手写数字的。

3. 深度学习目前哪些领域应用最广泛？

深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络（Deep Neural Network，DNN）和采用大量样本数据作为输入，人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型，该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。
近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展，已经基本取代了先前相关技术，在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那么深度学习的应用领域具体有哪些呢？下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。
一、语音识别
深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升，类似于在计算机视觉中处理图像数据一样，深度学习中将声音转化为特征向量，然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练，得到一个可以进行语音识别的模型。
二、自然语言处理
深度学习由于其非线性的复杂结构，将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元，例如词、短语、句子和文章，让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言，进而使得人类和计算机进行沟通。此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合，获得更大语言单元的表示。
三、文字识别
众所周知，深度学习可以用来识别照片中的文字。一旦识别了，文字就会被转成文本，并且被翻译，然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。
四、自动机器翻译
我们都知道，谷歌支持100种语言的即时翻译，速度之快宛如魔法。谷歌翻译的背后，就是机器学习。在过去的几年时间里，谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。事实上，这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。
五、自动驾驶汽车
谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法，而是编写程序系统，使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务，深度学习现在是最好的方法。

4. 深度学习，包括哪些？

作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过我们的《AI深度学习》。

01适合各阶段互联网人
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2）初级算法工程师的实操指南
如果你是刚入行不到3年，还在打基础的初级算法工程师，《AI深度学习》会让你以企业级项目的实操开始，逐步提升能力。课程由中科院专家亲自传授，可反复观看，让你随时随地查漏补缺，直面复杂的开发环境，比 “百度一下” 更精准。

3）技术骨干的进阶秘籍
如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。

4）技术总监管理团队的神助攻
如果你是指点技术江山的一把手，这个紧跟市场需求开发的课程，可以帮助你快速掌握市场技术动向。课程交流群的不同学员，也可以让你了解每个层级人的真实想法，管理起来更加得心应手。

毫不夸张地说，只要你的工作与人工智能有关，《AI深度学习》就会成为你求职、工作、管理团队过程中不可或缺的神助攻。

02  更系统 更实用
为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识，我们将课程浓缩到5周、30课时，时间虽短，但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段，不论是课程的系统性还是实用性，《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。

1）8大授课阶段
8大授课阶段，循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵。
第一阶段：AI概述及前沿应用成果介绍

第二阶段：神经网络原理及TensorFlow实战

第三阶段：神经网络原理及TensorFlow实战

第四阶段：生成式对抗网络原理及项目实战

第五阶段：深度学习分布式处理项目实战

第六阶段：深度强化学习及项目实战

第七阶段：车牌识别项目实战

第八阶段：深度学习前沿技术简介

只有这样内容深入的课程，才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。 

2）严选6个项目实战
对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间，直面复杂的开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求。

项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。

涵盖行业内75%技术要点，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等）都有所掌握，满足各类就业需求。

此外，课程中的知识点，都经过中科院专家实操验证，任何一个知识点拿来就能用，真正助你职场升级，是一份实打实的深度学习「葵花宝典」。

3）中科院专家多轮打磨
为了让内容更具系统性、实用性，课程全部由中科院专家亲自授课答疑。

可以说，如果你想要提升技能，在专业领域更上一步，《AI深度学习》可以成为你当下的选择！

5. 深度学习的成功应用

1、计算机视觉ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E Hinton, NIPS 2012.Learning Hierarchical Features for Scene Labeling, Clement Farabet, Camille Couprie, Laurent Najman and Yann LeCun, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013.Learning Convolutional Feature Hierarchies for Visual Recognition, Koray Kavukcuoglu, Pierre Sermanet, Y-Lan Boureau, Karol Gregor, Michaël Mathieu and Yann LeCun, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2010), 23, 2010.2、语音识别微软研究人员通过与hintion合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴，科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。3、自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年Tomas Mikolov,Kai Chen,Greg Corrado,Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bag of words）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。 深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。

6. 深度学习有啥用？

作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。

无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过我们的《AI深度学习》。

1）Python小白快速入门
如果你马上面临毕业找工作，或者打算转到互联网IT行业，我们赠送的Python入门网课，可以让无Python编程基础的你迅速入门。之后，高阶版的《AI深度学习》，可以让你系统地入门了解深度学习的前沿技术、应用成果，助你快速入行。

2）初级算法工程师的实操指南
如果你是刚入行不到3年，还在打基础的初级算法工程师，《AI深度学习》会让你以企业级项目的实操开始，逐步提升能力。课程由中科院专家亲自传授，可反复观看，让你随时随地查漏补缺，直面复杂的开发环境，比 “百度一下” 更精准。

3）技术骨干的进阶秘籍
如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。

4）技术总监管理团队的神助攻
如果你是指点技术江山的一把手，这个紧跟市场需求开发的课程，可以帮助你快速掌握市场技术动向。课程交流群的不同学员，也可以让你了解每个层级人的真实想法，管理起来更加得心应手。

毫不夸张地说，只要你的工作与人工智能有关，《AI深度学习》就会成为你求职、工作、管理团队过程中不可或缺的神助攻。

为了让每个学员都能用更短的时间学到更深的知识，我们将课程浓缩到5周、30课时，时间虽短，但内容更精。6大实战项目、8大课程阶段，不论是课程的系统性还是实用性，《AI深度学习》绝对是目前最完美的存在。

1）8大授课阶段
8大授课阶段，循序渐进，以实操贯穿理论，避免纸上谈兵。
只有这样内容深入的课程，才能真正帮你快速建立、梳理相关知识体系，让你的成长更有方向、更高效。 
第一阶段：AI概述及前沿应用成果介绍

第二阶段：神经网络原理及TensorFlow实战

第三阶段：神经网络原理及TensorFlow实战

第四阶段：生成式对抗网络原理及项目实战

第五阶段：深度学习分布式处理项目实战

第六阶段：深度强化学习及项目实战

第七阶段：车牌识别项目实战

第八阶段：深度学习前沿技术简介

2）严选6个项目实战
对比市面上的同类型课程，大都是局限在某一品类的项目训练，项目数量控制在3个左右。《AI深度学习》有6大实战项目，都是来自于企业的项目实操。学员在学习期间，直面复杂的开发环境，摆脱开源项目理想化开发，更加符合企业真实需求。

项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。

涵盖行业内75%技术要点，如语音识别（微信语音转文字、Siri、天猫精灵等）、图像识别（火车站人 脸识别、人脸打卡、办卡人脸识别、健康码人脸识别、违章拍摄、百度识图、淘宝识图、有声绘本）、机器对话（微软小冰、同声翻译等）都有所掌握，满足各类就业需求。

7. 深度学习都有哪些项目？

课程不是线下的班，就是线上的直播课，还可以无限次看回放。考虑到有很多在职人员会选择学习，所以时间设置得很自由。

项目就是以下六项：
项目一：手写数字识别项目实战
本项目基于目前最流行的开源深度学习框架 TensorFlow 来实现手写体数字识别，采用多层卷积神经网络来进行手写数字图片的特征提取，利用全连接神经网络来进行手写数字图片的识别。整个项目流程包括数据的分析与处理、模型结构的设计、优化调试及结果分析等，最终识别精度达到 90%以上。 该技术方面可应用于文本数据识别场景，如卡证文本数据识别、票据文本数据识别、汽车场景文字识别等。
项目二：文学作品文本特征向量化实战
本项目主要关注深度学习在自然语言处理中的应用，利用循环神经网络及长短时记忆网络来实现该领域中的词嵌入学习和上下文推断。项目将选取部分文学作品文本，依次实现词嵌入特征提取和基于长短时记忆的上下文推断。相关技术可用于带时间、空间属性的序列数据处理，如经济数据预测、股票数据预测、消费者消费行为数据预测。
项目三：基于 GAN 生成人脸图片项目实战
学完以后可直接应用于智能客服对话生成、视觉图像合成、数据增强等任务。本项目将以人脸图片生成作为实例，介绍生成式对抗网络的原理与实现。
项目四：基于分布式 GAN 人脸图片生成项目实战
通过并行的方式来提高深度学习的数据吞吐量，加速模型的学习训练过程。本项目加以人脸图片生成为基础，介绍深度学习的 GPU 和分布式集群并行模式。相关技术可直接应用于人工智能+大数据/云计算的各种场景。
项目五:基于深度强化学习的迷宫游戏项目实战
本项目将简要介绍强化学习的基本思想，并通过游戏迷宫的实践展示深度强化学习的开发和训练过程，实现 AI 系统对环境的自主探索学习和智能决策。相关技术可用于自动驾驶、AI 量化投资、电商产品推荐、机器人、人机交互、优化调度等辅助决策任务。
项目六：企业级车牌识别项目实战
本项目将以车牌识别为实战应用，指导学员完成典型人工智能项目的全流程实现，包括项目定位于需求分析、系统架构设计、功能模块实现、关键算法应用、测试与维护等环节。项目会重点介绍核心 AI 模块的开发与测试，相关实战环节可使学员熟悉实际企业级项目完整周期。本项目的技术核心可扩展应用于其他类似问题的识别，如集装箱号码识别，也可作为智能停车场项目的核心模块之一。

8. 什么是深度学习？深度学习能用来做什么？

深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。
在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常被称为深度神经网络的原因。