報(bào)告說(shuō)明:
    博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2023-2029年中國(guó)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)分析與投資前景研究報(bào)告》介紹了深度學(xué)習(xí)行業(yè)相關(guān)概述、中國(guó)深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)運(yùn)行環(huán)境、分析了中國(guó)深度學(xué)習(xí)行業(yè)的現(xiàn)狀、中國(guó)深度學(xué)習(xí)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局、對(duì)中國(guó)深度學(xué)習(xí)行業(yè)做了重點(diǎn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析及中國(guó)深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測(cè)。您若想對(duì)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。
    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(guò)程中獲得的信息對(duì)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(shí)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(yǔ)音和圖像識(shí)別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)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(yǔ)言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語(yǔ)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(shí)別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。
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
 
第二章、深度學(xué)習(xí)直接應(yīng)用狀況分析
2.1、語(yǔ)音識(shí)別
2.2、圖像識(shí)別
2.2.1、深度學(xué)習(xí)推動(dòng)計(jì)算機(jī)圖像識(shí)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(shí)別廣泛應(yīng)用 
（1）、人臉識(shí)別領(lǐng)域
（2）、視頻監(jiān)控領(lǐng)域
（3）、圖像搜索、場(chǎng)景識(shí)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 
 
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
 
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(lái)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
 
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(yǔ)言處理是目前人工智能投資基金常用技術(shù) 
5.4、國(guó)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 
 
第六章、深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛及無(wú)人機(jī)中的應(yīng)用 
6.1、深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛技術(shù)中的應(yīng)用 
6.2、深度學(xué)習(xí)在無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用 56
 
第七章、投資趨勢(shì)分析 
 
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 
 
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：?jiǎn)螌尤斯ど窠?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(shí)別功能
圖表 8：人類視覺從原始信號(hào)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(jiǎn)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(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率就降低 30%
圖表 13：科大訊飛語(yǔ)音 識(shí)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(kù)
圖表 15：Google在 Im ageNet圖片識(shí)別準(zhǔn)確率快速提升 
圖表 16：國(guó)際權(quán)威測(cè)試IMAGENET 各公司圖像識(shí)別錯(cuò)誤率已接近人類肉眼水平 
圖表 17：LFW 庫(kù)中不少公司人臉識(shí)別識(shí)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(cè)
圖表 20：人臉特征識(shí) 
圖表 21：行人檢測(cè) 
圖表 22：車輛檢測(cè) 
圖表 23：語(yǔ)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(chǎng)景 中物體識(shí)別技術(shù)可提供商品搜索、危險(xiǎn)物品檢測(cè)等多種實(shí)用引擎 
圖表 25：場(chǎng)景識(shí)別在上百類的室內(nèi)外場(chǎng)景圖像中識(shí)別顯著場(chǎng)景元素 
圖表 26：在自然場(chǎng)景拍 攝的圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)并識(shí)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(cè)自 動(dòng)識(shí)別整理寶寶照片
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