我们网络了一些深度学习方面的创意运用，虽然没有对每项运用进行详尽描述，但是希望你看过之后能对深度学习在生活中的运用潜力有更好的认识，我们在每项运用后也只管即便补充了干系资料，比如代码、教程网站和研究论文等，该当会对大家的学习有所帮助。
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给黑白照片自动上色
为黑白照片添加颜色又叫做图像着色。良久以来，这项事情都是由人工完成，是一项颇为艰巨的任务。现在人们可以用深度学习技能利用物体及它们在照片里的环境来给图像着色，和人工完成的效果几无差别。
为理解决图像着色问题，要给 ImageNet（目前天下上图像识别最大的数据库）演习一个质量很高、规模很大的卷积神经网络。总的来说，便是采取了非常大的卷积神经网络和监督层（supervised layers），添上色彩，然后重修照片。
例如，芝加哥大学的技能职员去年4月份揭橥研究成果称，用深度学习技能和英伟达 GPU 实现了为黑白照片自动上色。
左为黑白照片，右为深度学习技能上色后的照片
问题来了，我们从哪里可以体验一下呢？从 Algorithmia 网站 上就行，打开网站输入你要上色的照片，然后点击“Colorize it”，就OK了！
拿张黑白喵图举个栗子
自动机器翻译
这种运用也便是能把一种措辞的词汇、短语和句子自动翻译成另一种措辞。实在这种自动机器翻译技能良久前就运用了，但是深度学习可以在两个细分方面达到至高无上的成果：
自动翻译文本
自动翻译图片
采取深度学习技能的文本翻译无需提前处理笔墨的序列，算法能够学习词汇和它们的映射之间的关系，然后翻译为另一种措辞。大型 LSTM 循环神经网络中的堆叠网络（stacked networks）就可以用来完成这种翻译。
卷积神经网络也能用来识别有笔墨的照片，将照片中的笔墨转换为文本格式，然后翻译加工，末了照片会变为配有翻译后笔墨的照片。常日也被称为即时视觉转译。
谷歌翻译运用就采取了深度学习技能，能够实现27种措辞的即时视觉转译。
对照片中物体进行分类和检测
便是将照片中的物体进行分类，归为人们已知的物体。利用大型卷积神经网络在这方面已经取得了瞩目的造诣。例如，由神经网络专家 Alex Krizhevsky， Geoffrey Hinton 和 Ilya Sutskever 共同研发的 AlexNet 便是个中的佼佼者。
资料来源：
http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf
检测照片中的物体则要繁芜一些，紧张是详细识别出照片中一个或多个物体，用方框标出，而且能对它们进行描述。
斯坦福大学的 Andrej Karpathy 就演习了一个深度学习系统，能对照片中不同区域内元素进行识别，并用一句话来描述照片，叫做 Neural Talk。
自动书写天生（Handwriting Generation）
根据一些手写字迹，利用深度学习技能就能用这些字迹写出其他的词句。
某书法作品
当人们用笔写字的时候，笔在纸上滑动，好比留下一系列连贯的坐标点，而深度学习技能可以学习出笔的移动轨迹和笔墨之间的关系，然后天生新的千篇一律的字迹，而且能够模拟多种字迹。
自动天生抓眼球的文章标题
生活中在看各种资讯的时候，会碰着各种吸引眼球的标题，让人忍不住点开查看，这些抓眼球的标题基本上都是由
我国08年的时候“标题党”已经初见雏形
恐怕是天下上第一个用循环神经网络天生标题的网站。
将素描转为照片
2016年荷兰内梅亨大学的几逻辑学生利用深度神经网络将人物脸部素描转化为照片，他们将此项技能称为“卷积素描转换”（Convolutional Sketch Inversion）。
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你是否也想成为这样项目的缔造者，而不仅仅是屏幕面前的利用者？
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2. 我已经有一定的编程履历，但不是深度学习，须要学习这门课程吗？
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3. 我不是打算机专业的，但是想转行，适宜学习这门课程吗？
适宜。此课程紧张针对的便是想转行，或者对编程没有根本的人群而策划的，从深度学习最为根本的“根本数学”开始讲起，之后会涉及到python编程以及实战案例，让你打好入门深度学习的根本，建立精确的学习路径。
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