目前，深度學習幾乎成了計算機視覺領域的標配，也是當下人工智能領域最熱門的研究方向。計算機視覺的應用場景和深度學習背后的技術原理是什么呢

下面讓我們來一探究竟。計算機視覺的應用。什么是計算機視覺呢?形象地說，計算機視覺就是給計算機裝上眼睛(照相機)和大腦(算法)，讓計算機可以感知周圍的環境。目前計算機視覺研究主要集中在基礎應用場景，像圖片分類、物體識別、人臉的3D建模等。

機器學習。在計算機視覺領域中是怎么運用深度學習來解決問題的呢?深度學習作為機器學習的一種，這里先簡單介紹下機器學習。機器學習的本質其實是為了找到一個函數，讓這個函數在不同的領域會發揮不同的作用。像語音識別領域，這個函數會把一段語音識別成一段文字;圖像識別的領域，這個函數會把一個圖像映射到一個分類;下圍棋的時候根據棋局和規則進行博弈;對話，是根據當前的對話生成下一段對話。

機器學習離不開學習兩個字，根據不同的學習方式，可以分為監督學習和非監督學習兩種方式。過去20年間隨著數字化和互聯網的發展，人類積累了大量的數據，而前幾年大數據概念的興起和應用，更是為機器學習做了良好的鋪墊，讓人們可以獲取大量可用于機器學習“訓練”的數據。而算力方面，不斷提升的處理器技術為機器學習提供了堅固的基石，可以禁得起更復雜和更深層次的ANN的考驗。比如針對計算資源消費大戶的“訓練”階段，人們就發展出了GPU、FPGA、TPU、異構處理器等多種計算平臺，去應對算力挑戰。

以“深度神經網絡”形式出現的人工智能如今學會了交談，駕駛汽車，打游戲，下圍棋，做夢，畫畫，乃至協助科學研究，但作為它們的創造者，人類卻始終沒有太搞清楚所謂“深度學習”算法為什么能表現這么好，這些學習系統當初設計時沒有任何基本原則可以依循，憑借的只是從大腦架構中抽取的模糊靈感。

如大腦一般，深度神經網絡有多層神經元。當一個神經元接受刺激，它會向上層的神經元傳遞信號。深度學習的時候，網絡中的信號會根據需要增強或是減弱，以使系統更好地實現輸入數據到發送信號的過程。例如輸入狗的圖案像素，通過高層級的神經輸出“狗”的概念。在深度學習網絡經過數千張狗的照片樣本進行學習之后，AI可以像人一樣準確識別新照片中的狗。正如人類的推理，創造力和其他系統能力稱為“智能”一樣，AI從特殊情況到學習過程中的一般概念的神奇飛躍為深層神經網絡的建立提供了強大的基礎，科學家們希望弄清楚是什么實現了這個對一般概念的識別過程，以及現實生活中人腦在多大程度上以同種方式理解現實。

人工智能的火爆，也帶旺了許多新名詞，比如“機器學習”。與讓機器按照既定的程序執行指令的傳統工作方式不同，基于人工智能神經網絡（ANN）的機器學習，其核心是讓機器能夠在沒有人工輸入和干預的情況下自動學習和改進其操作或功能，這讓機器看上去具有了自我學習和進化的能力，表現得更為“智能”。這對于應付一些復雜、無法提前預知情況下的判斷和決策尤為關鍵，比如讓車輛在無人駕駛的狀態針對路況環境做出正確的反應。

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