深度学习：以智能自动化重塑行业
近年，基于深度学习的算法因应用领域广泛、效果优异而迅速普及。
深度学习用于何处？
深度学习算法核心目标：实现人类近乎自动完成却对机器复杂的任务。例：检测并识别图像中所有元素。如今深度学习被公认为最佳图像分类器，代表计算机视觉最前沿，是该领域最主流、研究最热的算法。
深度学习基础原理与运作机制
深度学习是基于人工神经网络的人工智能分支。神经网络仿生人脑神经元运作：神经元接收传递电信号，人工神经元接收信息、转换后传递给相邻神经元。信息经全网络神经元层层转换，最终输出基于输入数据、训练方式和使用目的的结果。
网络必须训练以从数据中学习。随训练深入，网络修正神经元，最终能对未见数据得出正确结论。例：输入图片标注狗/非狗，网络终将学会在任意新图片中找出狗。 thus，深度学习可应用于手写文本识别、从图像推断年龄等多元领域。
深度学习应用场景
目前深度学习广泛用于日常应用：谷歌翻译；Siri、Cortana、Google Assistant等虚拟助手的语音识别；邮件分类；人脸识别安防系统。另一重大领域是自动驾驶汽车，正逐步走向现实。
工厂场景下，可用于识别未录入系统的新零件：深度学习算法“学习”过往标注零件图片，新零件投入系统即被自动识别，无需重新标注。
工厂另一关键应用是智能缺陷识别。系统经不同缺陷（形状、尺寸、几何等）训练后，能识别新缺陷类型，因其已“学会”何为缺陷。此应用极具价值，因缺陷多变性常导致初期难以穷尽分类。
可见，深度学习行动领域极广，在工业4.0中、特别是计算机视觉领域进展最快、可能性最大。结合计算机视觉，可实现测距、故障预测、目标检测、文本阅读等任务。这些功能以往需人工干预且耗时巨大，现可借深度学习自动化。
这只是当前深度学习众多应用冰山一角，未来将拓展更多领域、解决更复杂问题，因其处于全面扩张期。
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