随着人工智能的不断发展和应用，深度学习技术将会在企业中得到广泛的应用，为企业提供更加智能化的解决方案，提高企业的效率和竞争力例如，在金融行业中，深度学习技术可以应用于风险控制欺诈检测等方面，为金融机构提供更加。
卷积神经网络CNN是一种流行且高效的神经网络，用于图像分类，信号处理等在大多数层中，将 卷积积 应用于图像或张量的输入上通常后面是 非线性层和池化层 3D张量输入X ^ 1RGB图像和4D张量内核K ^ 1之间的。
2018年，DeepMind谷歌大脑MIT的学者联合提出了图网络的概念，定义了一类新的模块，具有关系归纳偏置功能，旨在赋予深度学习因果推理的能力深度神经网络工程化应用技术不断深化深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数。
神经网络是机器学习中的一种模型，深度神经网络是目前应用最广泛的深度学习深度神经网络是指有多个隐层的神经网络。
无人驾驶汽车深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境识别可行驶区域检测以及识别行驶路径识别图片识别及分类识别出图片中的对象，并建立关键词，对图片进行分类谷歌利用深度学习算法使自动驾驶。
当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议一深度学习。
