??????? ?1.?面對井噴式增長的數(shù)據(jù)量，淺層分析的傳統(tǒng)算法，無法滿足深層次數(shù)據(jù)挖掘的需求，人工智能就是一種應(yīng)用再造的重要工具。深度學(xué)習(xí)自行提取更豐富更適合的特征參數(shù)，使得識別分類對象準(zhǔn)確率更高。在海量數(shù)據(jù)應(yīng)用、高性能訓(xùn)練、推理平臺，以及高效模型設(shè)計上有所突破。

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???????? 2.利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對關(guān)鍵信息進(jìn)行逐層特征抽象，提取目標(biāo)的結(jié)構(gòu)化信息，并利用關(guān)鍵信息，進(jìn)行前后有效關(guān)聯(lián)，從而形成綜合判斷。將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化信息，將打通大數(shù)據(jù)入口，從而為后續(xù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)挖掘鋪平了道路。

???????? 3.在應(yīng)用中不斷迭代算法，使算法準(zhǔn)確率不斷提升。要有系統(tǒng)性的積累，包括算法、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、系統(tǒng)方案。

???????? 4.深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、模型壓縮方向的研究依然是熱點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)和LSTM、增強(qiáng)學(xué)習(xí)的結(jié)合進(jìn)一步加強(qiáng)。

???????? 5.深度學(xué)習(xí)的硬件平臺，會呈現(xiàn)一個爆發(fā)期，各大芯片廠商都會在今年推出適合深度學(xué)習(xí)的芯片平臺，但計算能力和功耗仍存在矛盾，所以若要結(jié)合硬件平臺推出產(chǎn)品，深度學(xué)習(xí)模型壓縮顯得尤為重要。

????????? 人工智能是一種新能源，展望未來十年，面對這一新能源革命，?很多公司都強(qiáng)調(diào)AI+，用AI技術(shù)+具體應(yīng)用場景，將撬動非常龐大的市場，在這個過程中，還將出現(xiàn)很多優(yōu)秀的公司。面對這個巨大的機(jī)遇，世界上2%的人已經(jīng)做了充分準(zhǔn)備，還要繼續(xù)拓展領(lǐng)域、人脈、資金，抓住一個核心技術(shù)。

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??????? 歡迎加入人工智能工作群組（現(xiàn)有群友為美、英、日、印等國及中國專家學(xué)者和專業(yè)人員一百余人），請?zhí)砑游⑿?8476030（注明：參加“人工智能工作群組”，所在部門及從事領(lǐng)域）。