深度學習

Gartner於23日在臺舉辦AI新興技術趨勢論壇，提出企業要投入AI前，先想清楚要解決企業什麼問題，若要勝出，企業則要開創出新的AI應用。

內建了7套開發人員常用的深度學習框架，包括了Google的開源AI框架TensorFlow和微軟的認知具套件CNTK ，還有熱門的開源機器學習套件MXNet、Caffe、Theano、Torch、Keras。

Amazon推出3項雲端AI服務，將Amazon內部採用的機器學習與深度學習技術，以雲端服務的型式提供給所有非機器學習專家的開發人員使用。

Google建立一種深度神經網路，加以訓練後，可依App的名稱及敍述字詞預測App的主題，再以模仿人類學習的方法來訓練這套神經網路，教它學習如何運用語言來描述App，目前已能做到幫App加入類型的關連主題

深度學習在影像辨識、語音處理方面的應用，已有極佳的準確率，因此有不少廠商投入，以富士通為例，他們研發新一代智慧監控技術，可針對車輛、停車場車位與行人，此外，也發展出用於網路攻擊偵測與鑑識場景的技術

早在1950年代，人工智慧就開始發展，後續卻停滯，等到2012年，有團隊運用深度學習技術，將圖像辨識率大大提升到85％，讓世人見識到相關技術的潛力，也因此促使人工智慧進入復興階段

DDSTNE原本是Amazon透過深度學習技術以簡化網購用戶推薦商品流程，Amazon盼開源後能夠擴大應用的領域，透過集思廣益以推動創新。

Salesforce計畫將MetaMind的技術整合到其平台上，以人工智慧方案協助自動化及個人化各式商業流程，諸如客戶支援與行銷自動化 ，也會利用深度學習延伸Salesforce的數據科學能力。