報告說明:
    博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2023-2029年中國深度學(xué)習(xí)市場分析與投資前景研究報告》介紹了深度學(xué)習(xí)行業(yè)相關(guān)概述、中國深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國深度學(xué)習(xí)行業(yè)的現(xiàn)狀、中國深度學(xué)習(xí)行業(yè)競爭格局、對中國深度學(xué)習(xí)行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測。您若想對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資深度學(xué)習(xí)行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
    深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學(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)是一個復(fù)雜的機器學(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，機器學(xué)習(xí)，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個性化技術(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)使機器模仿視聽和思考等人類的活動，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。
報告目錄：
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、語音識別
2.2、圖像識別
2.2.1、深度學(xué)習(xí)推動計算機圖像識別率大幅提升
2.2.2、計算機視覺已經(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)推動多個領(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）、移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域
2.3、搜索引擎
2.4、郵件自動回復(fù)
2.5、機器翻譯
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、發(fā)現(xiàn)和決策三個方面 38
（1）、互動能力 
（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)在無人駕駛及無人機中的應(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)在無人機上的應(yīng)用 56
 
第七章、投資趨勢分析 
 
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：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)語音識別錯誤率就降低 30%
圖表 13：科大訊飛語音 識別近幾年錯誤率明顯降低
圖表 14：ImageNet 是全球最大的計算機視覺圖片庫
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)投資集中在計算機視覺領(lǐng)域
圖表 19：實現(xiàn)任意臉部遮擋及視角下的實時檢測
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)動的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模圖像搜索及排序
圖表 24：在實用場景 中物體識別技術(shù)可提供商品搜索、危險物品檢測等多種實用引擎 
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)實時降低圖像壓縮噪聲
圖表 28：基于暗原色技術(shù)實現(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 動識別整理寶寶照片
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