深度學習作為當前最熱門的人工智慧解決方案，已經得到了工業界的普遍認可。特別是今年國家提出了AI落地的發展藍圖後，更多的場景將得到應用。那麼我就介紹幾個應用深度學習技術落地的場景吧。

1. 人臉識別。作為深度學習最早被應用的場景，想必大家都不陌生吧。公司考勤的人臉打卡，超市的人臉支付，火車站的人證合一都是把深度學習作為演算法解決方案。它將人臉進行三角拋分，送去網路得到特徵臉，在進行人臉比對或活體檢測，最終得出是否真人或本人的結果。

2. 字元識別。同樣早期深度學習的另一個應用領域就是OCR方向。它利用文字行檢測網路(例如:CTPN)得到行定位結果。再將其送入識別網路(例如:CRNN)得到最終識別結果。它已經被應用到證件識別，銀行卡識別，手寫試卷識別等場景。

3. 語音識別。近幾年隨著聲音在各個領域的應用越來越廣泛，語音識別應運而生。它使用一維的語音訊號作為樣本，送去特定網路中，透過音訊的比對得到是否同一個人的結論。它也被應用到手機解鎖，門禁等場景。

總之，深度學習正變得越來越火，並且已經由前些年的重視研究難於落地的情況，變得越來越重視產品化了。相信不久的將來深度學習一定能大展宏圖。

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。是人工智慧的一種，推薦去中公教育優就業學習。人臉識別，語言識別，之類的

簡介

深度學習是機器學習領域中一個比較年輕的研究方向，“深度”是相對於傳統的分類、迴歸等“淺層學習”方法而言的，提升了淺層學習方法對複雜分類問題的泛化能力，其層次結構一般由輸入層、隱層和輸出層組成。

近年來，深度學習方法基於其演算法特點受到越來越多的關注，但仍然面臨理論、建模、工程實現等方面上的挑戰，還需進一步發展和最佳化，才能得到更廣泛的應用。

深度學習技術在電商行業、交通領域、工業、金融行業、教育行業、醫療行業應用都比較成熟了。

金融行業，銀行透過深度學習技術能對數以百萬的消費者資料（年齡，職業，婚姻狀況等）、金融借款和保險情況（是否有違約記錄，還款時間，車輛事故記錄等）進行分析進而判斷出是否能進行貸款服務。

家居行業也早就應用了，主要就是智慧家居，比如智慧冰箱透過影象識別等技術記錄食材種類和使用者日常飲食資料，進而分析使用者的飲食習慣，並根據多維度給出最全面的健康膳食建議。

製造行業，機器視覺已經長期應用在工業自動化系統中，如儀表板智慧整合測試、金屬板表面自動控傷、汽車車身檢測、紙幣印刷質量檢測、金相分析、流水線生產檢測等等，機器視覺自動化裝置可以代替人工不知疲倦的進行重複性的工作，且在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，機器視覺可替代人工視覺。

如果想要透過培訓方式學習深度學習技術，重點要看一下涉及到的實戰專案，市面上現有的深度學習的課程在專案方面有很大的區別，專案名稱可能相同，但是專案後臺資料差別很大。優就業推出的深度學習課程在實戰專案上就有很明顯的優勢，是以企業實際專案作為實操，後臺資料方面也是企業級的，這樣的專案會更加有益於後期就業。

很多bai系統都有可能應用到的，像百分點的智慧消費du者洞察系統，會結合zhi人工智慧深度學習和dao文字分析技術，幫助企業精細化監測商情，口碑分析等。另外自然語言處理，利用機器學習、深度學習技術，實現對分詞詞性標註、命名實體、情感分析、文字分類等。應該還是比較廣泛的，重慶優就業的深度學習就挺不錯的 ，可以去了解一下