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数据科学（Python/R/Julia）数据分析、机器学习、深度学习
电脑看着我们，观察我们，看着我们。阿西莫维亚风格的语言赌博或乌托邦？不尽然。在人工视觉领域，深度学习通过提供几年前被视为纯粹科幻的场景而取得了长足的进步。PC以自动方式包括图像并识别作为其一部分的所有元素。从严格的文学角度来看，计算机看起来和人类一样观察周围的世界。
如果计算机视觉的概念看起来仍然像一个抽象的实体，那么只需看看我们生活的现实，就会发现人工视觉是我们日常生活的一部分。能够识别色情图片，立即消除它们，而无需人工监督在专用于照片的部分中对图像进行编目，并将其插入相应的类别中。或者能够识别面部并标记它们，显示计算机视觉是我们的现实，我们或多或少地有意识地移动。
深度学习应用
在了解了学者们多么深入的学习和多年来取得的成功之后，出现了关于这个深度系统的各种应用领域的问题。深度学习在哪里以及在多大程度上改善了我们的生活？
医学深度学习这种方法可以给出重要结果的领域无疑是医学诊断的领域。神经网络概念在这一领域的应用非常简单，因为医生经常使用算法，特别是在专业领域。当医生做出诊断时，他会根据自己的知识和经验，或多年来积累的文化包袱进行诊断。深度学习可以在这一点上成功地进行干预，扩大和改善医生知识的范围。深入学习的应用范围很广，从针对医学诊断的计划到药物生产的质量控制。
与深度学习的可能应用相关的迷人领域是与自动驾驶相关的领域。我们距离全自动汽车的商业化还很远，但精心设计的原型预示着良好的效果。借助能够处理图像的传感器和摄像头，自动导轨可以识别道路两侧的障碍物。在这种情况下，计算机视觉再现人类视线，识别它正在移动的区域并提供安全移动的所有必要指示。通过深度学习提供的每秒处理多达200亿次操作的可能性给出了实现自动汽车的推动力。
想象一下，一家大公司生产大量需要进行质量控制的产品。在小型分销中，系统很简单：人类操作员通过触摸和视线控制各种产品。在大型零售商中，速度很快，数量控制巨大，深度学习可以成为制胜的武器。神经网络允许在很短的时间内测试人工智能的质量，缺陷，错误的标准等。
Facebook和深度学习
每天有超过3.5亿张照片在扎克伯格着名的社交网络上传。对这些图像的分析对于理解用户的利益以及为了广告目的，严格按照他的兴趣提供的产品或服务提出这些图像是必不可少的。毫不奇怪，领导社交网络的公司，在巴黎开设了一个科学实验室，完全致力于深度学习的发展。深入的知识在语义领域也很有用。事实上，扎克伯格及其合作伙伴的目的是立即了解不恰当和暴力的语言，立即消除可疑帖子。
谷歌 - 深度学习Facebook不仅刺激与深度学习和人工智能相关的研究和开发。巨像像谷歌，雅虎和微软都致力于不断新领域的成就，并为用户提供越来越多的技术可能性。首先是一个例子：谷歌收件箱。美国巨头的最后一个应用程序提供了在各种邮件中检测请求或请求的存在的可能性，并警告我们。简单吧？
我们将需要长时间工作的开放是由iPhone应用程序Siri提供的。Siri提供了与语音助手交谈的可能性，就像他真的是一个人一样。但只是片刻了解实际上，在电话之外，我们与汽车接触。毫无疑问，这是一种处于起步阶段的技术，但同样令人惊讶的发展也同样有趣或丰富。
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