目前，深度学习几乎成了计算机视觉领域的标配，也是当下人工智能领域最热门的研究方向。计算机视觉的应用场景和深度学习背后的技术原理是什么呢

下面让我们来一探究竟。计算机视觉的应用。什么是计算机视觉呢?形象地说，计算机视觉就是给计算机装上眼睛(照相机)和大脑(算法)，让计算机可以感知周围的环境。目前计算机视觉研究主要集中在基础应用场景，像图片分类、物体识别、人脸的3D建模等。

机器学习。在计算机视觉领域中是怎么运用深度学习来解决问题的呢?深度学习作为机器学习的一种，这里先简单介绍下机器学习。机器学习的本质其实是为了找到一个函数，让这个函数在不同的领域会发挥不同的作用。像语音识别领域，这个函数会把一段语音识别成一段文字;图像识别的领域，这个函数会把一个图像映射到一个分类;下围棋的时候根据棋局和规则进行博弈;对话，是根据当前的对话生成下一段对话。

机器学习离不开学习两个字，根据不同的学习方式，可以分为监督学习和非监督学习两种方式。过去20年间随着数字化和互联网的发展，人类积累了大量的数据，而前几年大数据概念的兴起和应用，更是为机器学习做了良好的铺垫，让人们可以获取大量可用于机器学习“训练”的数据。而算力方面，不断提升的处理器技术为机器学习提供了坚固的基石，可以禁得起更复杂和更深层次的ANN的考验。比如针对计算资源消费大户的“训练”阶段，人们就发展出了GPU、FPGA、TPU、异构处理器等多种计算平台，去应对算力挑战。

以“深度神经网络”形式出现的人工智能如今学会了交谈，驾驶汽车，打游戏，下围棋，做梦，画画，乃至协助科学研究，但作为它们的创造者，人类却始终没有太搞清楚所谓“深度学习”算法为什么能表现这么好，这些学习系统当初设计时没有任何基本原则可以依循，凭借的只是从大脑架构中抽取的模糊灵感。

如大脑一般，深度神经网络有多层神经元。当一个神经元接受刺激，它会向上层的神经元传递信号。深度学习的时候，网络中的信号会根据需要增强或是减弱，以使系统更好地实现输入数据到发送信号的过程。例如输入狗的图案像素，通过高层级的神经输出“狗”的概念。在深度学习网络经过数千张狗的照片样本进行学习之后，AI可以像人一样准确识别新照片中的狗。正如人类的推理，创造力和其他系统能力称为“智能”一样，AI从特殊情况到学习过程中的一般概念的神奇飞跃为深层神经网络的建立提供了强大的基础，科学家们希望弄清楚是什么实现了这个对一般概念的识别过程，以及现实生活中人脑在多大程度上以同种方式理解现实。

人工智能的火爆，也带旺了许多新名词，比如“机器学习”。与让机器按照既定的程序执行指令的传统工作方式不同，基于人工智能神经网络（ANN）的机器学习，其核心是让机器能够在没有人工输入和干预的情况下自动学习和改进其操作或功能，这让机器看上去具有了自我学习和进化的能力，表现得更为“智能”。这对于应付一些复杂、无法提前预知情况下的判断和决策尤为关键，比如让车辆在无人驾驶的状态针对路况环境做出正确的反应。

中培在这十多年培训中已经服务了超过50000多家客户，获得了良好的口碑！也成为了众多500强企业指定的培训服务供应商，同时还拥有一批国内外知名企业的高层经理和资深专家。相信在明确、清晰战略地指引下，中培一定能不断站在新的起点上，在行业内继续前进，在自己发展壮大的同时，也一定能更好地为中国企业信息化服务。

想了解更多请访问中培教育官网