深度學習是人工智能的一個子集，它使用多層人工神經網絡來執行一系列任務，從計算機視覺到自然語言處理。深度學習與傳統機器學習系統的不同之處在于，它能夠在分析大型數據集時進行自我學習和改進，因此能應用在許多不同的領域。

1、為黑白照片添加顏色

為黑白照片添加顏色又叫做圖像著色。很久以來，這項工作都是由人工來完成的，是一個十分繁雜的任務。通過深度學習方法，可以為黑白照片自動上色。其原理是，深度學習網絡學習照片中自然呈現的模式，包含藍色的天空、白色或灰色的云，以及綠色的草。它利用過去的經驗來學習這一點，雖然有時會出錯，但大多數時候都是高效準確的。

2、檢測兒童是否發育遲緩

語言障礙、自閉癥和發育障礙可能會剝奪患有這類疾病兒童的良好生活質量。早期診斷和干預可以對兒童的身體、精神和情緒健康產生良好的影響。因此，深度學習最重要的應用之一就是早期發現和糾正這些與嬰幼兒有關的問題。這是機器學習和深度學習的主要區別，機器學習通常只用于特定的任務，而深度學習則幫助解決人類最重要的問題。

3、自動機器翻譯

互聯網創造了一種環境，可以讓人和人之間的溝通變得無處不在。但是，一件事并沒有改變：當雙方不講共同語言時，需要將一種語言翻譯成另一種語言。自動機器翻譯是利用計算機將一種自然語言(源語言)轉換為另一種自然語言(目標語言)的過程。事實上，自動機器翻譯已經存在很長時間了，但是深度學習在自動翻譯文本和自動翻譯圖像兩個特定領域取得了最佳成果。

采用深度學習技術的文本翻譯可以在不進行任何序列預處理的情況下進行，算法能夠學習詞匯和它們的映射之間的關系，然后翻譯為另一種語言。使用大型LSTM遞歸神經網絡的堆疊網絡來完成這種轉換。

卷積神經網絡被用來識別有文字的圖像以及文字在場景中的位置。一旦識別出來，它們就可以將其轉換成文本，進行翻譯，并用翻譯后的文本重新創建圖像。這通常被稱為即時視覺翻譯。

4、預測自然災害

人類的生存發展依賴于自然，但有時候自然災害的出現不但會給人們的正常生活和生產秩序帶來破壞，同時也會造成人們生命財產巨大的損失。現在，研究人員發現可以利用深度學習系統對數據進行分析，來預測自然災害。這不僅可以拯救成千上萬的生命，還可以提前采取有針對性的措施減少造成的財產損失。

5、個性化服務

每個線上購物平臺現在都在嘗試使用聊天機器人為訪客提供人性化的服務。深度學習讓亞馬遜、阿里巴巴等電商巨頭能夠通過產品推薦、個性化套餐和折扣等形式提供無縫的個性化體驗。即使是在新興市場中獲得成功，也是通過推出更可能迎合消費者心理的產品或計劃來實現的。

6、自動手寫生成

這是一項根據手寫示例語料庫，為給定的單詞或短語生成新的手寫內容的任務。具體來說，就是給定一個手寫示例語料庫，然后為給定的文字生成新的筆跡。在筆跡樣本被創建時，筆跡可被視為一系列的坐標，通過這個語料庫，深度學習算法將學習筆的運動與文字之間的關系，然后生成新的示例。

7、生成文字描述

根據給定圖像，系統可以自動生成描述圖像內容的文字。通常，該系統使用非常大的卷積神經網絡來檢測照片中的目標，然后使用一個遞歸神經網絡將標簽轉換成連貫的句子。

8、恢復視頻中的聲音

為無聲視頻恢復聲音聽起來似乎不可能，但請記住，有些人可以讀懂別人的唇語。麻省理工學院的計算機和人工智能實驗室的研究人員創建了一套深度學習系統，他們將鼓槌敲打和刮擦物體錄制成視頻，對深度學習網絡進行訓練。經過幾次迭代學習，研究人員將視頻靜音，并要求計算機重新生成預期聽到的聲音，取得令人印象深刻的成果。

以上這些深度學習應用在某些情況下已經很常見了，你可能至少使用了其中一個。盡管這項技術已經開始被廣泛使用，但這僅僅是個開始。隨著人工智能和深度學習技術的不斷發展，將會有越來越多的應用出現在我們的生活和工作中。