深度学习专题

　　《中国电子信息工程科技发展研究深度学习专题》主要介绍了全球深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才情况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学习模型和行业应用等。同时对深度学习行业的发展和现状做了系统的总结，并阐述了下一步的趋势和影响。

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目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章 全球发展态势 1 
1.1 深度学习技术发展情况 1 
1.1.1 深度学习发展历史 1 
1.1.2 深度学习成为全球学术研究热点 5 
1.1.3 深度学习为多个应用技术领域带来突破性进展 7 
1.1.4 深度学习技术即将进入主流采用阶段 10 
1.2 产业发展情况 12 
1.2.1 全球深度学习市场区域差异化高速增长 12 
1.2.2 深度学习在多个行业广泛应用 13 
1.3 人才需求情况 14 
1.4 全球发展趋势 16 
1.4.1 深度学习应用覆盖更广泛，市场增速加快 16 
1.4.2 深度学习技术研究持续深入 16 
1.4.3 边缘计算将给深度学习和芯片带来更多市场 18 
1.4.4 深度学习芯片迎来高速发展的阶段 20
第2章 我国发展现状 22 
2.1 基础理论和底层技术亟待加强 22 
2.2 应用技术领先 24 
2.3 产业应用蓬勃发展 26
第3章 我国热点亮点 28 
3.1 AI芯片 28 
3.1.1 发展AI芯片刻不容缓 28 
3.1.2 与深度学习相融共生的AI芯片技术 30 
3.1.3 多样化的AI芯片应用 32 
3.2 深度学习框架 35 
3.2.1 深度学习框架的发展现状 35 
3.2.2 深度学习框架的构成 36 
3.2.3 深度学习框架的研究热点 40 
3.3 自动化深度学习 41 
3.3.1 自动化深度学习的发展现状 41 
3.3.2 自动化深度学习的核心技术 43 
3.3.3 自动化深度学习的典型应用 45 
3.4 深度学习模型 47 
3.4.1 视觉模型 47 
3.4.2 语音模型 53 
3.4.3 自然语言处理模型 56 
3.5 行业应用 60
第4章 未来展望与思考 66 
4.1 基础理论展望 66 
4.2 应用技术展望 68 
4.3 产业应用展望 70 
4.4 对我国深度学习技术未来发展的思考 72
第5章 总结和致谢 75
参考文献 76