基于深度学习的人工智能应用
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从人工智能发展的阶段来看，可以划分为计算智能、感知智能和认知智能。计算智能表现为机器能
存会算，像人一样会计算和传递信息，可以帮助人类存储和快速处理海量数据，也是感知智能和认
知智能的基础。感知智能表现为机器可以感知外界，能看懂和听懂，并在作出判断后采取相应的行
动，帮助人类更高效地完成“看”和“听”相关的工作，例如语音识别、图像识别以及智能视频识别与分析等。认知智能表现为机器能够像人一样思考并自主采取行动，从而能全面辅助或者替代人类的工作，例如无人机、无人驾驶汽车以及其他一些能自主行动的智慧机器人等。人工智能价值正在于辅助或替代人类更高效地完成任务。当前人工智能的发展大致处于感知智能的阶段，部分企业或研究机构开始尝试向认知智能发展和突破。
人工智能当前尚处于感知阶段，正向认知发展和突破
简单地说，人工智能要达到的目标无非就是让机器学会像人一样“听说读写”，最好还能“思考决策”，很显然，基于深度学习的人工智能应用自然也离不开这两类范畴。
在“听说读写”识别类的应用方面：①、从基本的人工智能技术来看有文本识别、语音识别、语义
分析、图像识别、视频分析等。②、具体应用上则表现为文字识别仪、语音控制产品、机器翻译、智能在线客服、人脸识别应用以及智能安防产品等。
在“思考决策”类的应用方面：主要可以对散落在不同场景下碎片化、非结构化的文字、图片、声
音、视频等数据应用深度学习方法，对目标对象的特征进行刻画。例如可以了解消费者其当前需求
甚至挖掘潜在需求，推荐相应的产品或服务，实现精准营销；或者监控大型复杂设备的实时状态并对未来的状态进行预测，实施预测性维护保养等。
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