類似於prisma將深度學習技術應用於影象處理的還有谷歌在今年 4 月份推出的 AutoDraw，它是一個應用人工智慧技術把你的隨手塗鴉變成繪畫的神奇工具，只要用滑鼠簡單畫出你想要的圖案，它就能透過人工智慧自動給你匹配圖示省去了搜尋好看、萬能又免費的向量圖示的時間，讓你自己隨手就能畫出好看的圖案。AutoDraw 推出之後也是好評如潮。線上體驗為https://aiexperiments.withgoogle.com/autodraw。不妨來試玩一下，好不好玩自有答案。

此外，今年 6 月份在美國加州舉辦的蘋果開發者年度盛會 WWDC 2017 上，蘋果終於釋出了智慧音響 HomePod，直接與亞馬遜的 Echo、Google 的 Home 展開競爭。彭博社的報道也稱，蘋果正在研發的 Siri 音箱將在不久的將來發售。HomePod 出現在很大程度上歸功於Siri 有了一系列的升級，使用深度學習進行了極大的增強。現在的Siri可以使用使用深度學習進行語音合成（男聲、女聲）；具備 Knowledge 、 Translate Beta 功能；具備理解自然語言的功能（對語境更為敏感）。不僅僅是好玩，深度學習還催生了一些令人跌眼鏡黑科技。

同樣是今年四月，在 F8 開發者大會上，Facebook 揭秘了 Building 8 研究部門的兩項全新研究專案：讓計算機直接讀取人類的思想，透過面板實現聽覺。Facebook 提出的腦機介面技術就像「大腦中的 AR 滑鼠」，它可以直接從人類大腦的神經活動中獲取資訊，不需要像傳統增強現實裝置那樣需要手或身體運動來接收指令。新的面板聽覺專案致力於讓人類的面板獲取資訊，從而開啟前所未有的互動方式。這項技術從盲文和 Tadoma 中獲取靈感，後者是聾啞人透過空氣震動和觸覺獲取資訊的一種方式。雖然這些專案要用到神經科學、腦機介面技術、工程學等方面的知識，但同樣需要深度學習做技術支援。

作為一個AI量化老司機回答這個問題簡直義不容辭。

拿我前陣子奪冠的一個智慧投顧比賽賽題來看，深度學習在金融領域的應用還是挺有意思：

1.根據新聞公告研報文字資訊，預測股價未來走勢

2.根據股票價格，K線，成交量等影象資料，預測股價未來走勢

3.基於知識圖譜的金融領域自動問答機器人