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　　接下来是寻找深度神经网络ღ◈★，目前的研究方向主要集中在视觉和语音两个领域.新手最好从电脑视觉入手ღ◈★，因为它不像语音等领域需要那么多基础知识ღ◈★，结果也比较直观.例如ღ◈★，用各种网络模型训练手写数字(MNIST)和图像分类(CIFAR)的数据集.

　　人工智能目前的应用领域很多ღ◈★，主要是计算机视觉和自然语言处理ღ◈★，以及各种预测等.对于计算机的视觉ღ◈★，可以进行图像分类ღ◈★、目标检查ღ◈★、视频中的目标检查等自然语言处理ღ◈★，可以进行语音识别ღ◈★、语音合成ღ◈★、对话系统ღ◈★、机械翻译ღ◈★、文章摘要ღ◈★、感情分析等ღ◈★，也可以将图像ღ◈★、视频和语音结合起来白兔糖漫画下载ღ◈★，发挥价值.

　　可以深入某个行业领域.例如ღ◈★，深入医学行业ღ◈★，识别医学影像ღ◈★；深入淘宝服装领域ღ◈★，识别服装搭配或服装类型ღ◈★；深入保险业和通信业的客户服务领域ღ◈★，创建对话机器人的智能问答系统ღ◈★；深入智能家居领域ღ◈★，创造人机自然语言互动等.

　　在训练中ღ◈★，精度ღ◈★、坏案例(badtase)ღ◈★、识别速度等是可能面临的瓶颈.培训好的模式也不是一成不变的ღ◈★，需要不断的进行优化ღ◈★，也需要结合具体的行业领域和业务进行创新ღ◈★，这个时候就需要结合最新的科研成果ღ◈★，进行模式的调整ღ◈★，模式的参数的变更ღ◈★，一步步的贴近业务的需求.

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