CAIDIC 2023专题论坛预告丨从深度学习到高度智能

作为人工智能最核心和热门的研究领域之一，深度学习不断创新着神经网络的结构、算法、优化方法等，提高AI模型的性能和泛化能力。例如，卷积神经网络在图像处理领域，循环神经网络在自然语言处理领域，以及生成对抗网络等在生成模型领域，都展现了强大的推理、表达，以及学习能力。

深度学习还推动着一些新兴技术的发展和应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。这些技术不仅提升了人机交互的效率和体验，也拓展了人类对世界的认知，不断推升智能水平的高度。

目前，AI科学家和创新企业在深度学习领域关注一些具有挑战性和前瞻性的问题和领域，如迁移学习、元学习、多模态学习等，致力于不断提升深度学习模型的可靠性、鲁棒性、适应性、泛化性。

在应用实践方面，包括医疗健康、金融保险、教育培训、交通物流、安防监控、娱乐传媒在内的行业，几乎所有的智能化应用都离不开深度学习技术的支持。

医疗健康领域，深度学习能够辅助医生进行疾病诊断、治疗方案选择、药物发现；金融保险领域，深度学习正在帮助金融机构进行风险评估、信用评分、欺诈检测；教育培训领域，深度学习可以实现个性化学习、知识图谱构建；在交通物流领域，深度学习全程支持自动驾驶、智能导航、路况预测；安防监控领域，深度学习独立完成人脸识别、行为分析、异常检测；娱乐传媒领域，深度学习能够进行内容生成、风格迁移、动作捕捉。

随着计算能力、数据规模、算法创新等方面的不断提升，深度学习将会在更多的领域和场景中发挥更大的作用，为人类社会带来更多的体验变革。