通过技术示例从业务角度发现潜在的应用程序、挑战和深入学习的机会。这些应用包括图像识别、分割和注释、视频处理和注释、语音识别、智能个人助理、自动翻译和自动车辆。 介绍了面向开发者的深度学习业务应用，包括一些基于内容的推荐算法和自然语言处理等常用的DL算法。您将探索一些示例，例如使用完全卷积神经网络（FCNN）和剩余神经网络（RESNET）进行视频预测。您还将看到dl在控制机器人方面的应用，使用蒙特卡洛树搜索（用于在围棋游戏中击败人类）探索deepq学习算法，以及为财务风险评估建模。还将提到一组强

图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色，它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络，结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中，支线使用卷积神经网络SE-Inception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器，提取图像的全局信息，同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU)。实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色。