1.2 深度学习的应用及研究方向

深度学习的应用涉及机器学习的方方面面，除了人们所熟知的图像识别、语音识别等，还包括诸如自动驾驶、机器人、搜索排名、医疗诊断以及游戏等各个方面。

（1）图像识别

深度学习最开始运用在图像识别领域，像目前比较热门的无人驾驶、人脸识别等功能都是基于图像识别技术。图像识别的实现方式很多，但是基于深度学习的图像识别准确度更高。图像识别技术历久弥新，不管是现在还是未来，其在深度学习的推动下必将走向一个更辉煌的发展道路！

（2）语音识别

说到语音识别，不得不说到科大讯飞，它是中国最大的智能语音技术服务商，得益于人工智能的发展，科大讯飞的语音识别技术已经达到世界顶级水准，国内多家互联网巨头纷纷与其合作，语音识别的前景不言而喻，相信在未来的发展也无可限量。

（3）游戏对战

在游戏中加入AI（人工智能）早已不是新鲜事，AI的出现不仅让游戏变得不再那么简单乏味，而且添加了人与电脑的互动，这个就要拿典型案例英雄联盟来说说了。过去打人机都非常简单，玩家可以很轻易地预判AI的活动方式，但是AI将不再不堪一击，它们将会变得异常难以击败，对玩家的考验也非常大，在游戏行业，对AI的需求只会越来越大！