??? 深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

??? 深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。

??? 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

??? 產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告網(wǎng)發(fā)布的《2023-2029年中國深度學(xué)習(xí)市場研究與市場前景預(yù)測報(bào)告》共八章。首先介紹了深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、深度學(xué)習(xí)整體運(yùn)行態(tài)勢等，接著分析了深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場運(yùn)行的現(xiàn)狀，然后介紹了深度學(xué)習(xí)市場競爭格局。隨后，報(bào)告對深度學(xué)習(xí)做了重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)有個(gè)系統(tǒng)的了解或者想投資深度學(xué)習(xí)行業(yè)，本報(bào)告是您不可或缺的重要工具。

??? 本研究報(bào)告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計(jì)局，部分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計(jì)局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計(jì)局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價(jià)格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。

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報(bào)告目錄：

第一章、解密深度學(xué)習(xí)

1.1、人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展而起伏

1.2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

1.3、深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展的歷史背景

1.4、深度學(xué)習(xí)技術(shù)引領(lǐng)人工智能浪潮

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第二章、深度學(xué)習(xí)直接應(yīng)用狀況分析

2.1、語音識別

2.2、圖像識別

2.2.1、深度學(xué)習(xí)推動(dòng)計(jì)算機(jī)圖像識別率大幅提升

2.2.2、計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)成為最吸引投資的人工智能技術(shù)方向

2.2.3、深度學(xué)習(xí)推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域圖像識別廣泛應(yīng)用?

（1）、人臉識別領(lǐng)域

（2）、視頻監(jiān)控領(lǐng)域

（3）、圖像搜索、場景識別

（4）、圖像及視頻編輯?

（5）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域

2.3、搜索引擎

2.4、郵件自動(dòng)回復(fù)

2.5、機(jī)器翻譯

2.6、殺毒軟件?

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第三章、深度學(xué)習(xí)在視頻行業(yè)的應(yīng)用?

3.1、視頻的智能化處理

3.2、深度學(xué)習(xí)開創(chuàng)新的商業(yè)模式：視頻電商與新型廣告植入

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第四章、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用?

4.1、醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)處理要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類個(gè)體信息處理能力?

4.2、從IBM 沃森系統(tǒng)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用來看，深度學(xué)習(xí)主要體現(xiàn)在互動(dòng)、發(fā)現(xiàn)和決策三個(gè)方面 38

（1）、互動(dòng)能力?

（2）、發(fā)現(xiàn)能力?

（3）、決策能力

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第五章、深度學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用?

5.1、金融大數(shù)據(jù)特性決定了引入人工智能技術(shù)的必然性?

5.2、人工智能投資基金表現(xiàn)優(yōu)異?

5.3、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理是目前人工智能投資基金常用技術(shù)?

5.4、國內(nèi)以同花順、資配易為代表的人工智能投資機(jī)器人已初露鋒芒?

5.5、深度學(xué)習(xí)顯著提升互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控和征信的能力?

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第六章、深度學(xué)習(xí)在無人駕駛及無人機(jī)中的應(yīng)用?

6.1、深度學(xué)習(xí)在無人駕駛技術(shù)中的應(yīng)用?

6.2、深度學(xué)習(xí)在無人機(jī)上的應(yīng)用 56

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第七章、投資策略?

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第八章、主要公司分析?

8.1. 東方網(wǎng)力?（）

8.2. 同花順?

8.3、科大訊飛?

8.4. 浙大網(wǎng)新

8.5、思創(chuàng)醫(yī)惠

8.6. 和而泰

8.7、漢邦高科

8. 風(fēng)險(xiǎn)提示?

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圖表目錄

圖表 1：人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展而起伏

圖表 2：生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)

圖表 3：人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型

圖表 4：單層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖表 5：多層（深度 ）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖表 6：深度學(xué)習(xí)實(shí)際上是建立輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系

圖表 7：百度深度學(xué)習(xí)的四大直接應(yīng)用本質(zhì)上都是實(shí)現(xiàn)分類識別功能

圖表 8：人類視覺從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素），接著做初步處理（大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀），然后進(jìn)一步抽象（大腦進(jìn)一步判定該物體是人臉）

圖表 9：深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到谷歌的各項(xiàng)業(yè)務(wù)中去

圖表 10：深度學(xué)習(xí)具備非常好的通用性：基礎(chǔ)模塊、端到端的簡單模型

圖表 11：深度學(xué)習(xí)效果隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加顯著提升

圖表 12：谷歌首次引入深度學(xué)習(xí)語音識別錯(cuò)誤率就降低 30%

圖表 13：科大訊飛語音 識別近幾年錯(cuò)誤率明顯降低

圖表 14：ImageNet 是全球最大的計(jì)算機(jī)視覺圖片庫

圖表 15：Google在 Im ageNet圖片識別準(zhǔn)確率快速提升?

圖表 16：國際權(quán)威測試IMAGENET 各公司圖像識別錯(cuò)誤率已接近人類肉眼水平?

圖表 17：LFW 庫中不少公司人臉識別識別錯(cuò)誤率已經(jīng)低于人類肉眼

圖表 18：%的人工智能技術(shù)類企業(yè)投資集中在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域

圖表 19：實(shí)現(xiàn)任意臉部遮擋及視角下的實(shí)時(shí)檢測

圖表 20：人臉特征識?

圖表 21：行人檢測?

圖表 22：車輛檢測?

圖表 23：語義驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模圖像搜索及排序

圖表 24：在實(shí)用場景 中物體識別技術(shù)可提供商品搜索、危險(xiǎn)物品檢測等多種實(shí)用引擎?

圖表 25：場景識別在上百類的室內(nèi)外場景圖像中識別顯著場景元素?

圖表 26：在自然場景拍 攝的圖像中準(zhǔn)確地檢測并識別出其中的文字內(nèi)容?

圖表 27：基于深度學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)降低圖像壓縮噪聲

圖表 28：基于暗原色技術(shù)實(shí)現(xiàn)的圖像去霧

圖表 29：風(fēng)靡朋友圈的 faceu應(yīng)用人臉技術(shù)支持

圖表 30：寶寶相冊自 動(dòng)識別整理寶寶照片

更多圖表見正文……