深度学习是人工智能的一个子集，它使用多层人工神经网络来执行从计算机视觉到自然语言处理的一系列任务。深度学习与传统机器学习系统的不同之处在于它能够在分析大数据集时学习和改进自身，因此可以应用于许多不同的领域。1.给黑白照片上色给黑白照片上色也叫图像上色。长期以来，这项工作都是人工完成的，是一项非常复杂的工作。使用深度学习方法，可以自动为黑白照片着色。这个想法是深度学习网络学习照片中自然出现的模式，包括蓝天、白云或灰云，以及绿草。它利用过去的经验来学习这一点，虽然它有时是错误的，但在大多数时候它是高效和准确的。2.发现发育迟缓的儿童言语障碍、自闭症和发育障碍会剥夺患有这些疾病的儿童的良好生活质量。早期诊断和干预可以对儿童的身体、心理和情绪健康产生积极影响。因此，深度学习最重要的应用之一就是及早发现和纠正这些与婴幼儿相关的问题。这是机器学习和深度学习的主要区别，机器学习通常只用于特定的任务，而深度学习帮助解决人类最重要的问题。3.自动机器翻译互联网创造了一个人与人之间的交流可以无处不在的环境。然而，有一件事没有改变：当双方不讲共同语言时，需要将一种语言翻译成另一种语言。自动机器翻译是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换成另一种自然语言（目标语言）的过程。事实上，自动机器翻译由来已久，但深度学习在文本自动翻译和图像自动翻译这两个具体领域取得了最好的成绩。使用深度学习技术的文本翻译可以在没有任何序列预处理的情况下完成，该算法能够学习单词之间的关系及其映射，然后翻译成另一种语言。这种转换是使用大型LSTM递归神经网络的堆叠网络完成的。卷积神经网络用于识别带有文本的图像和文本在场景中的位置。一旦识别出来，他们就可以将其转换为文本，进行翻译，然后用翻译后的文本重新创建图像。这通常被称为即时视觉翻译。4、预测自然灾害人类的生存和发展依赖于自然，但有时自然灾害不仅会破坏人们正常的生活和生产秩序，还会给人们的生命财产造成巨大的损失。现在，研究人员发现可以使用深度学习系统分析数据来预测自然灾害。这不仅可以挽救成千上万人的生命，还可以减少因提前采取针对性措施而造成的财产损失。5.个性化服务现在每个在线购物平台都在尝试使用聊天机器人为访问者提供个性化服务。深度学习使亚马逊和阿里巴巴等电子商务巨头能够以产品推荐、个性化套餐和折扣的形式提供无缝的个性化体验。即使在新兴市场取得成功，也是通过推出更有可能吸引消费者心理的产品或计划来实现的。6.自动手写生成这是根据手写示例语料库为给定单词或短语生成新手写的任务。具体来说，给定一个手写示例语料库，它会为给定的文本生成新的笔迹。创建手写样本时，可以将手写视为一系列坐标。通过这个语料库，深度学习算法会学习笔的移动和文本之间的关系，然后生成新的例子。7.生成文字描述根据给定的图片，系统可以自动生成描述图片内容的文字。通常，系统使用非常大的卷积神经网络来检测照片中的物体，然后使用循环神经网络将标签转换为连贯的句子。8.恢复视频中的声音恢复无声视频的声音听起来不可能，但请记住，有些人可以读懂其他人的唇语。麻省理工学院计算与人工智能实验室的研究人员创建了一个深度学习系统，该系统通过录制鼓槌击打和刮擦物体的视频来训练深度学习网络。经过几次迭代学习，研究人员将视频静音，并要求计算机重新生成预期会听到的声音，结果令人印象深刻。这些深度学习应用程序在某些情况下已经很常见，您可能至少会使用其中的一种。虽然这项技术已经开始广泛应用，但这仅仅是个开始。随着人工智能和深度学习技术的不断发展，越来越多的应用将会出现在我们的生活和工作中。
