2024-2030年中國深度學(xué)習(xí)市場深度研究與市場供需預(yù)測報告
- 【報告名稱】2024-2030年中國深度學(xué)習(xí)市場深度研究與市場供需預(yù)測報告
- 【關(guān) 鍵 字】深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)市場分析
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深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2024-2030年中國深度學(xué)習(xí)市場深度研究與市場供需預(yù)測報告》共八章。首先介紹了深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、深度學(xué)習(xí)整體運行態(tài)勢等，接著分析了深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了深度學(xué)習(xí)市場競爭格局。隨后，報告對深度學(xué)習(xí)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資深度學(xué)習(xí)行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
報告目錄：
第一章、解密深度學(xué)習(xí)
1.1、人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進展而起伏
1.2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
1.3、深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展的歷史背景
1.4、深度學(xué)習(xí)技術(shù)引領(lǐng)人工智能浪潮
第二章、深度學(xué)習(xí)直接應(yīng)用狀況分析
2.1、語音識別
2.2、圖像識別
2.2.1、深度學(xué)習(xí)推動計算機圖像識別率大幅提升
2.2.2、計算機視覺已經(jīng)成為最吸引投資的人工智能技術(shù)方向
2.2.3、深度學(xué)習(xí)推動多個領(lǐng)域圖像識別廣泛應(yīng)用
（1）、人臉識別領(lǐng)域
（2）、視頻監(jiān)控領(lǐng)域
（3）、圖像搜索、場景識別
（4）、圖像及視頻編輯
（5）、移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域
2.3、搜索引擎
2.4、郵件自動回復(fù)
2.5、機器翻譯
2.6、殺毒軟件
第三章、深度學(xué)習(xí)在視頻行業(yè)的應(yīng)用
3.1、視頻的智能化處理
3.2、深度學(xué)習(xí)開創(chuàng)新的商業(yè)模式：視頻電商與新型廣告植入
第四章、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
4.1、醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)處理要求遠遠超出人類個體信息處理能力
4.2、從IBM 沃森系統(tǒng)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用來看，深度學(xué)習(xí)主要體現(xiàn)在互動、發(fā)現(xiàn)和決策三個方面 38
（1）、互動能力
（2）、發(fā)現(xiàn)能力
（3）、決策能力
第五章、深度學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用
5.1、金融大數(shù)據(jù)特性決定了引入人工智能技術(shù)的必然性
5.2、人工智能投資基金表現(xiàn)優(yōu)異
5.3、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理是目前人工智能投資基金常用技術(shù)
5.4、國內(nèi)以同花順、資配易為代表的人工智能投資機器人已初露鋒芒
5.5、深度學(xué)習(xí)顯著提升互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控和征信的能力
第六章、深度學(xué)習(xí)在無人駕駛及無人機中的應(yīng)用
6.1、深度學(xué)習(xí)在無人駕駛技術(shù)中的應(yīng)用
6.2、深度學(xué)習(xí)在無人機上的應(yīng)用 56
第七章、投資策略
第八章、主要公司分析
8.1. 東方網(wǎng)力
8.2. 同花順
8.3、科大訊飛
8.4. 浙大網(wǎng)新
8.5、思創(chuàng)醫(yī)惠
8.6. 和而泰
8.7、漢邦高科
8. 風(fēng)險提示
圖表目錄
圖表 1：人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進展而起伏
圖表 2：生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)
圖表 3：人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型
圖表 4：單層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖表 5：多層（深度 ）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖表 6：深度學(xué)習(xí)實際上是建立輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系
圖表 7：百度深度學(xué)習(xí)的四大直接應(yīng)用本質(zhì)上都是實現(xiàn)分類識別功能
圖表 8：人類視覺從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀），然后進一步抽象（大腦進一步判定該物體是人臉）
圖表 9：深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到谷歌的各項業(yè)務(wù)中去
圖表 10：深度學(xué)習(xí)具備非常好的通用性：基礎(chǔ)模塊、端到端的簡單模型
圖表 11：深度學(xué)習(xí)效果隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加顯著提升
圖表 12：谷歌首次引入深度學(xué)習(xí)語音識別錯誤率就降低 30%
圖表 13：科大訊飛語音 識別近幾年錯誤率明顯降低
圖表 14：ImageNet 是全球最大的計算機視覺圖片庫
圖表 15：Google在 Im ageNet圖片識別準確率快速提升
圖表 16：國際權(quán)威測試IMAGENET 各公司圖像識別錯誤率已接近人類肉眼水平
圖表 17：LFW 庫中不少公司人臉識別識別錯誤率已經(jīng)低于人類肉眼
圖表 18：%的人工智能技術(shù)類企業(yè)投資集中在計算機視覺領(lǐng)域
圖表 19：實現(xiàn)任意臉部遮擋及視角下的實時檢測
圖表 20：人臉特征識
圖表 21：行人檢測
圖表 22：車輛檢測
圖表 23：語義驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模圖像搜索及排序
圖表 24：在實用場景 中物體識別技術(shù)可提供商品搜索、危險物品檢測等多種實用引擎
圖表 25：場景識別在上百類的室內(nèi)外場景圖像中識別顯著場景元素
圖表 26：在自然場景拍 攝的圖像中準確地檢測并識別出其中的文字內(nèi)容
圖表 27：基于深度學(xué)習(xí)實時降低圖像壓縮噪聲
圖表 28：基于暗原色技術(shù)實現(xiàn)的圖像去霧
圖表 29：風(fēng)靡朋友圈的 faceu應(yīng)用人臉技術(shù)支持
圖表 30：寶寶相冊自 動識別整理寶寶照片
更多圖表見正文……
深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2024-2030年中國深度學(xué)習(xí)市場深度研究與市場供需預(yù)測報告》共八章。首先介紹了深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、深度學(xué)習(xí)整體運行態(tài)勢等，接著分析了深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了深度學(xué)習(xí)市場競爭格局。隨后，報告對深度學(xué)習(xí)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預(yù)測。您若想對深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資深度學(xué)習(xí)行業(yè)，本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，海關(guān)總署，問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，商務(wù)部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局，部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù)，企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等，價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
報告目錄：
第一章、解密深度學(xué)習(xí)
1.1、人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進展而起伏
1.2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析
1.3、深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展的歷史背景
1.4、深度學(xué)習(xí)技術(shù)引領(lǐng)人工智能浪潮
第二章、深度學(xué)習(xí)直接應(yīng)用狀況分析
2.1、語音識別
2.2、圖像識別
2.2.1、深度學(xué)習(xí)推動計算機圖像識別率大幅提升
2.2.2、計算機視覺已經(jīng)成為最吸引投資的人工智能技術(shù)方向
2.2.3、深度學(xué)習(xí)推動多個領(lǐng)域圖像識別廣泛應(yīng)用
（1）、人臉識別領(lǐng)域
（2）、視頻監(jiān)控領(lǐng)域
（3）、圖像搜索、場景識別
（4）、圖像及視頻編輯
（5）、移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域
2.3、搜索引擎
2.4、郵件自動回復(fù)
2.5、機器翻譯
2.6、殺毒軟件
第三章、深度學(xué)習(xí)在視頻行業(yè)的應(yīng)用
3.1、視頻的智能化處理
3.2、深度學(xué)習(xí)開創(chuàng)新的商業(yè)模式：視頻電商與新型廣告植入
第四章、深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
4.1、醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)處理要求遠遠超出人類個體信息處理能力
4.2、從IBM 沃森系統(tǒng)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用來看，深度學(xué)習(xí)主要體現(xiàn)在互動、發(fā)現(xiàn)和決策三個方面 38
（1）、互動能力
（2）、發(fā)現(xiàn)能力
（3）、決策能力
第五章、深度學(xué)習(xí)在金融行業(yè)的應(yīng)用
5.1、金融大數(shù)據(jù)特性決定了引入人工智能技術(shù)的必然性
5.2、人工智能投資基金表現(xiàn)優(yōu)異
5.3、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理是目前人工智能投資基金常用技術(shù)
5.4、國內(nèi)以同花順、資配易為代表的人工智能投資機器人已初露鋒芒
5.5、深度學(xué)習(xí)顯著提升互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控和征信的能力
第六章、深度學(xué)習(xí)在無人駕駛及無人機中的應(yīng)用
6.1、深度學(xué)習(xí)在無人駕駛技術(shù)中的應(yīng)用
6.2、深度學(xué)習(xí)在無人機上的應(yīng)用 56
第七章、投資策略
第八章、主要公司分析
8.1. 東方網(wǎng)力
8.2. 同花順
8.3、科大訊飛
8.4. 浙大網(wǎng)新
8.5、思創(chuàng)醫(yī)惠
8.6. 和而泰
8.7、漢邦高科
8. 風(fēng)險提示
圖表目錄
圖表 1：人工智能的發(fā)展一直隨同人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進展而起伏
圖表 2：生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)
圖表 3：人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型
圖表 4：單層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖表 5：多層（深度 ）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖表 6：深度學(xué)習(xí)實際上是建立輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系
圖表 7：百度深度學(xué)習(xí)的四大直接應(yīng)用本質(zhì)上都是實現(xiàn)分類識別功能
圖表 8：人類視覺從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀），然后進一步抽象（大腦進一步判定該物體是人臉）
圖表 9：深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用到谷歌的各項業(yè)務(wù)中去
圖表 10：深度學(xué)習(xí)具備非常好的通用性：基礎(chǔ)模塊、端到端的簡單模型
圖表 11：深度學(xué)習(xí)效果隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加顯著提升
圖表 12：谷歌首次引入深度學(xué)習(xí)語音識別錯誤率就降低 30%
圖表 13：科大訊飛語音 識別近幾年錯誤率明顯降低
圖表 14：ImageNet 是全球最大的計算機視覺圖片庫
圖表 15：Google在 Im ageNet圖片識別準確率快速提升
圖表 16：國際權(quán)威測試IMAGENET 各公司圖像識別錯誤率已接近人類肉眼水平
圖表 17：LFW 庫中不少公司人臉識別識別錯誤率已經(jīng)低于人類肉眼
圖表 18：%的人工智能技術(shù)類企業(yè)投資集中在計算機視覺領(lǐng)域
圖表 19：實現(xiàn)任意臉部遮擋及視角下的實時檢測
圖表 20：人臉特征識
圖表 21：行人檢測
圖表 22：車輛檢測
圖表 23：語義驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模圖像搜索及排序
圖表 24：在實用場景 中物體識別技術(shù)可提供商品搜索、危險物品檢測等多種實用引擎
圖表 25：場景識別在上百類的室內(nèi)外場景圖像中識別顯著場景元素
圖表 26：在自然場景拍 攝的圖像中準確地檢測并識別出其中的文字內(nèi)容
圖表 27：基于深度學(xué)習(xí)實時降低圖像壓縮噪聲
圖表 28：基于暗原色技術(shù)實現(xiàn)的圖像去霧
圖表 29：風(fēng)靡朋友圈的 faceu應(yīng)用人臉技術(shù)支持
圖表 30：寶寶相冊自 動識別整理寶寶照片
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