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一、深度学习平台平台机构底层语言操作语言TensorFlowGoogleC++,PythonC++,Python对显存要求较高；运行速度较慢既具有现成的神经网络模块，有能让用户碰触底层数据，是非常优秀的跨界平台。华为主要应用它来做翻译TorchnetFacebookSystemMLIBMPaddle百度百度搜索、广告、健康的搜索、无人车、百度外卖CNTK/DNTKMicrosoftC++C++,Python深度学习功能性平台主要用它进行语音识别的研究，但它还可以进行机器翻译、图像识别、图像抓取、文本处理、语言识别与语言建模等工作。Caffe伯克利视觉和学习中心C++开发C++/python/matlab不适合递归网络深度学习功能性平台：提供完备的基本模块，可以快速创建训练模型，但底层运算功能为对用户开源谷歌的DeepDream人工智能图像处理程序正是建立在Caffe框架之上。Caffe有雅虎的支持TorchFacebookC,LuaC,C++,Lua深度学习功能性平台MXNet出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者C++,PythonC++,Python,Julia,Scala深度学习功能性平台MXNet被亚马逊AWS选为官方深度学习平台Theano蒙特利尔理工学院Python,CPython专注底层基本运算Brainstorm瑞士人工智能实验室IDSIAChainer日本创业公司PreferredNetworksPythonDeeplearning4j创业公司SkymindJavaMarvin普林斯顿大学C++框架ConvNetJS斯坦福大学NeonNervanaSystemsPython和SassKeraspythonpythonKeras通过Theano,TensorFlow作为底层进行建模。便于二次开发FBLearnerFlowFacebookDSSTNE亚马逊fastTextFacebook文本分类对图像内容生成自然语言描述的模型：NeuralTalk2、TensorFlow跨学科数据库、搜索引擎：OpenDataInception（这里有2500+开源接口）单一数据集和数据库：社交网络数据库（有视觉互动分析的机器学习数据库）二、业界IBM沃森API目前IBM总共开通了19个不同的API，这些API能够提供不同的功能，比如概念扩充、对话、语言翻译、个性化洞察力、语气分析、关系提取、将语音转化为文本、将文本转化为语音、视觉识别和分析沃森Marketplace沃森Trend（一个个性化购物APP）、沃森Analytics、TalentInsights、面向社交媒体的分析工具（AnalyticsforSocialMedia）、临床实验匹配工具（WatsonforClinicalTrialMatching）SystemMLSystemML的目标是为ML算法提供弹性规范，为单节内存运算、MapReduce或者Spark运算分配等一系列任务自动规划混合执行时间。谷歌TensorFlow谷歌的一个开源AI项目谷歌云计算机器学习项目通过云计算平台，谷歌将一些机器学习技术提供给开发者。在谷歌自己的许多产品中也使用相同的服务，包括图片搜索、语音搜索、翻译和Gmail智能回复。DeepMindDeepMind团队最耀眼的工作就是开发了AlphaGo系统.团队正在增强机器学习的学习能力，将深度学习技术应用于医疗健康领域。RankBrainRankBrain可以猜测搜索术语的意义，之前RankBrain并没有看到过术语，但它可以提供相关的结果。微软Cortana个人助手软件，Cortana能够执行一些任务，比如提醒用户、处理自然语言搜索。CNTK它是一个工具，开发者可以在自己的项目中利用该工具部署分布式深度学习功能。DMLT分布式机器学习工具包微软认知服务微软向开发者提供一些AIAPI，有些需要付费使用，也有一些免费产品。目前微软提供的API涉及计算机视觉（ComputerVision）、情绪、面部、视频、必应语音、语言理解、知识探索、推荐等功能。微软还利用这些API开发模板应用，一些模板已经在社交媒体中扩散开来。ProjectMalmo这是一个有趣的项目，微软研究人员试图将AI引入到Minecraft。研究者正在训练AI，让它们理解复杂的环境，彼此学习，将学习技巧用于解决新的问题。TayAI聊天机器人Tay，它可以在Twitter上与用户互动，可以不断学习。一天之内，Twitter用户“教会了”Tay什么是种族主义、什么是攻击性命令，微软被迫撤下Tay。一周之后，微软再次推出Tay，同样的问题依然存在。微软宣称，一旦机器人可以安全使用，就会再次在Twitter上推出Tay。FacebookWit.ai它可以为开发者提供机器人工具——与人类沟通的机器人。Wit.ai的语音识别技术可以用在移动应用、家庭自动化、可穿戴产品、机器人中，能够与用户互动。亚马逊AlexAlexa是一门躲藏在Echo设备之后的技术，它可以帮助用户播放音乐、回答问题、购买产品。最近亚马逊开放了Alex技术，让开发者也可以在自己的APP和设备中使用。亚马逊机器学习亚马逊云计算部门AWS（AmazonWebServices）提供一项AI服务，名字叫作“亚马逊机器学习（AmazonMachineLearning）”。苹果Siri语音助手雅虎CaffeonSpark雅虎开放了所谓的“CaffeonSpark”工具，它将两个著名的开源项目Caffe和Spark结合在一起。最终，项目可以在大型Hadoop集群中运行机器学习，雅虎利用该项目协助运营Flickr图片服务。SkyPhrase雅虎还利用收购手段增强AI技术。2013年，雅虎收购了SkyPhrase，现在它已经将SkyPhrase自然语言功能提供给开发者，以SDK的形式提供。需要注意的是，开发者只有获得邀请才能使用技术。三、深度学习应用图像、视频和声音识别、社交平台、地图和在线内容的生成、自己识别文字、物体、声音、动作和模式诸如Alexa、Siri、Cortana和IBM的Watson这些服务都基于AI算法为用户提供服务，而诸如Netflix和Pandora这些平台则可以利用AI学习到的用户习惯为其提供节目和内容推荐。数字医疗、智能家居、自动驾驶、虚拟助手AI核心算法、智能搜索、无人驾驶、医疗诊断语音识别、图像识别、智能助理、聊天机器人Facebook现在在信息推荐、过滤攻击言论、推荐热门话题、搜索结果排名家庭服务机器人、遍布每个房间的亚马逊EchoDot、快递无人机和家庭医疗诊断助手自主式、自动化，需要应对不断变化的环境参数，承担无人运作的挑战，包括自我诊断和修复，寻找安全漏洞。目前主要的应用有自动内容精选、自动金融交易、半自动驾驶、无人机、自治文学等。情感分析，主题分类，知识问答，语言翻译深度学习领域人脸/图像识别语音搜索语音转文字(Speechtotext)垃圾信息过滤(异常侦测)电商欺诈侦测卷积神经网络：能在你的个人照片里识别出物体，地点和人物；又能在自动驾驶汽车里能识别出路标，行人和交通灯，还能在航空影像中识别出庄稼，森林和道路，在医疗图像中识别出多种异常；来训练一个分类器用以识别好的自拍和差的自拍；自动找出一张自拍图的最优裁剪1、JasonBrownlee发表的深度学习八大灵感应用”，来自博客MachineLearningMastery。1.黑白图像的着色。2.添加声音到无声电影。3.自动机器翻译。4.照片中的对象分类。5.自动手写生成。6.字符文本生成。7.图像字幕生成。8.自动游戏。2、“深度学习用例”，来自专门用于Java的Deeplearning4j机器学习库网站。3、JohnMurphy的“科学与工程中的深度学习应用”4、深度学习应用程序的下一次浪潮5、Quora，是关于深度学习应用程序的一组问答四、案例1、DeepLearning可以预测出此图片在高像素环境下的呈现，并且加上缺失的细节，此功能对于动漫图像的像素处理也有一样惊艳的效果。2、DeepLearning使得文字转语音系统与真人声音几