2024-2030年中國深度學習產業發展現狀與市場年度調研報告

        深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據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習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

        深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。

        中企顧問網發布的《2024-2030年中國深度學習產業發展現狀與市場年度調研報告》共八章。首先介紹了深度學習行業市場發展環境、深度學習整體運行態勢等，接著分析了深度學習行業市場運行的現狀，然后介紹了深度學習市場競爭格局。隨后，報告對深度學習做了重點企業經營狀況分析，最后分析了深度學習行業發展趨勢與投資預測。您若想對深度學習產業有個系統的了解或者想投資深度學習行業，本報告是您不可或缺的重要工具。

        本研究報告數據主要采用國家統計數據，海關總署，問卷調查數據，商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局，部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據，企業數據主要來自于國統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等，價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。

       

 

報告目錄：

第一章、解密深度學習

1.1、人工智能的發展一直隨同人工神經網絡研究的進展而起伏

1.2、人工神經網絡分析

1.3、深度學習迅猛發展的歷史背景

1.4、深度學習技術引領人工智能浪潮

 

第二章、深度學習直接應用狀況分析

2.1、語音識別

2.2、圖像識別

2.2.1、深度學習推動計算機圖像識別率大幅提升

2.2.2、計算機視覺已經成為最吸引投資的人工智能技術方向

2.2.3、深度學習推動多個領域圖像識別廣泛應用

（1）、人臉識別領域

（2）、視頻監控領域

（3）、圖像搜索、場景識別

（4）、圖像及視頻編輯

（5）、移動互聯網領域

2.3、搜索引擎

2.4、郵件自動回復

2.5、機器翻譯

2.6、殺毒軟件

 

第三章、深度學習在視頻行業的應用

3.1、視頻的智能化處理

3.2、深度學習開創新的商業模式：視頻電商與新型廣告植入

 

第四章、深度學習在醫療行業的應用

4.1、醫療行業數據處理要求遠遠超出人類個體信息處理能力

4.2、從IBM 沃森系統在醫療行業的應用來看，深度學習主要體現在互動、發現和決策三個方面 38

（1）、互動能力

（2）、發現能力

（3）、決策能力

 

第五章、深度學習在金融行業的應用

5.1、金融大數據特性決定了引入人工智能技術的必然性

5.2、人工智能投資基金表現優異

5.3、機器學習和自然語言處理是目前人工智能投資基金常用技術

5.4、國內以同花順、資配易為代表的人工智能投資機器人已初露鋒芒

5.5、深度學習顯著提升互聯網金融風控和征信的能力

 

第六章、深度學習在無人駕駛及無人機中的應用

6.1、深度學習在無人駕駛技術中的應用

6.2、深度學習在無人機上的應用 56

 

第七章、投資策略

 

第八章、主要公司分析

8.1. 東方網力 （）

8.2. 同花順

8.3、科大訊飛

8.4. 浙大網新

8.5、思創醫惠

8.6. 和而泰

8.7、漢邦高科

8. 風險提示

 

圖表目錄

圖表 1：人工智能的發展一直隨同人工神經網絡研究的進展而起伏

圖表 2：生物神經元的結構

圖表 3：人工神經元數學模型

圖表 4：單層人工神經網絡

圖表 5：多層（深度 ）人工神經網絡

圖表 6：深度學習實際上是建立輸入和輸出數據之間的映射關系

圖表 7：百度深度學習的四大直接應用本質上都是實現分類識別功能

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現邊緣和方向），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：深度學習已經應用到谷歌的各項業務中去

圖表 10：深度學習具備非常好的通用性：基礎模塊、端到端的簡單模型

圖表 11：深度學習效果隨著數據規模增加顯著提升

圖表 12：谷歌首次引入深度學習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低于人類肉眼

圖表 18：%的人工智能技術類企業投資集中在計算機視覺領域

圖表 19：實現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：語義驅動的互聯網規模圖像搜索及排序

圖表 24：在實用場景 中物體識別技術可提供商品搜索、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容

圖表 27：基于深度學習實時降低圖像壓縮噪聲

圖表 28：基于暗原色技術實現的圖像去霧

圖表 29：風靡朋友圈的 faceu應用人臉技術支持

圖表 30：寶寶相冊自 動識別整理寶寶照片

更多圖表見正文……