深度学习

深度学习是一个比较大的方向了，主要包含以下几个应用方向：

- 语音识别

- 图像识别

- 自然语言处理

- 搜索广告CTR(Click Through Rate)预估

人机交互

关于人机交互我们可谓是最熟悉不过了，只要我们有接触到电脑就已经是人机交互的领域了：

-鼻祖：键盘及输入法应用

-人机交互过渡：鼠标及辅助软件

-最简人机交互：手写触控及软件

-最直人机交互：语音控制模式

-时尚人机交互：体感、模拟控制

-未来模式：虚拟现实

可穿戴设备

可穿戴设备也是这一两年火起来的，这一领域还不太成熟，但很值得我们去期待的一个领域，下面来纠正一下大部分人的对可穿戴领域的一些误区：

可穿戴设备≠ 智能手表+手环

正确的理解：

- 可穿戴设备不一定是“穿戴”在人体上

- 可穿戴设备还有更多的形态和功能

- 可穿戴设备不只是个人消费产品

方向：可穿戴设备与社交深度结合

无人驾驶和智能机器人

目前无人驾驶处于领先的地位的无疑是谷歌，为什么它能做无人驾驶？

主要有两点：

1. 地图

2. 实际行驶的计算能力

![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.
net/20150302121131813)

那么机器人又有什么应用场景呢？

-工业应用

-军事应用

-医用应用

-娱乐应用

-家用服务

人工智能的开源项目

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GraphLab:是一种新的面向机器学习的并行框架。

Vowpal Wabbit:微软研究院的一个机器学习平台。

scikits learn:是一个开源的、构建在Scipy之上用于机器学习的Python模块。

Theano：是一个python库，用来定义、优化和模拟数学表达式计算，用于高效的解决多维数组的计算问题。

Mahout：是Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。

pybrain：是Python的一个机器学习模块，它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。

OpenCV：是一个基于发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。

Orange：是一个局域组件的数据挖掘和机器学习软件套装。

NKTK：（natural language toolkit）是python的自然语言处理工具包。

Nupic：一个开源的人工智能平台。

智能手表中的智能

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想一想我们所期待智能手表想要的一些功能，我们可能会有这些需求：

1.打电话

2. 天气预报

3. 健康监控，心率，睡眠，运动量

4. 物联网控制

5. 跟踪定位