20161007-安信证券-计算机深度学习：人工智能的“神奇魔杖”_44页_4mb

深度学习：人工智能的“神奇魔杖”总结

核心内容

深度学习作为人工智能的重要技术，通过模仿人类大脑神经网络的结构和运行机制，具备从大量数据中自发总结规律、自适应调整结构、实现泛化识别的能力。其在多个领域取得了显著应用成果，包括语音识别、图像识别、搜索引擎、邮件自动回复、机器翻译、杀毒软件、视频处理、医疗影像识别、药物研发、金融投资等。

深度学习的三个核心特点包括：

1. 自动总结数据规律，无需人工提取特征；
2. 基本单元是分类，适合图像、语音等识别任务；
3. 能够模拟人脑结构，理论上可实现人脑的所有智能功能。

主要观点

• 深度学习的迅猛发展得益于计算能力的提升、数据资源的丰富以及算法的优化。
• 人工智能基金通过引入深度学习，显著提升了市场预测和投资决策能力，表现优于传统基金。
• 在医疗行业，深度学习通过互动、发现和决策能力，推动了智能诊断、药物研发等应用。
• 视频行业应用深度学习，实现了视频内容的智能化处理，以及视频电商和精准广告投放的新商业模式。
• 无人驾驶和无人机领域，深度学习在感知、路径规划、决策控制等方面发挥关键作用。

关键信息

1. 深度学习在多个领域的应用

• 语音识别：深度学习显著降低错误率，如谷歌和科大讯飞的应用。
• 图像识别：ImageNet测试中，深度学习使识别准确率大幅提升，接近人类水平。
• 搜索引擎：百度和谷歌利用深度学习提升搜索质量，如RankBrain算法。
• 邮件自动回复：基于深度学习的系统可预测并生成回复内容。
• 机器翻译：深度学习提升了翻译质量，尤其在语义理解和自然语言处理方面。
• 杀毒软件：百度推出的慧眼引擎利用深度学习技术提高病毒识别准确率和效率。

2. 深度学习在视频行业的应用

• 视频智能化处理：自动卡段、语义识别、内容审核等，提升视频处理效率。
• 视频电商与广告植入：通过自动识别商品和用户需求，实现精准广告投放和商品销售。
• 视频内容二次合成：如“Video in”技术，可在后期自然植入广告，提升内容价值和商业变现能力。

3. 深度学习在医疗行业的应用

• 医疗影像识别：深度学习能够处理海量医学影像数据，辅助医生进行诊断，如Enlitic、推想科技、DeepMind等。
• 药物研发：Atomwise等公司利用深度学习技术，加速药物研发过程，降低成本。
• 个性化医疗：深度学习可提供个性化诊断建议，提高医疗效率和精准度。

4. 深度学习在金融行业的应用

• 金融大数据处理：深度学习帮助金融行业处理海量、高维度数据，提升投资决策能力。
• 人工智能投资基金：如Rebellion、Cerebellum等，利用深度学习和自然语言处理技术，实现优异的投资表现。
• 国内应用：同花顺、资配易等公司开发了人工智能投资机器人，实现资产配置、风险管理、交易执行等功能。

投资建议

• 重点推荐股票：东方网力、同花顺、科大讯飞、北部湾旅、浙大网新、思创医惠、和而泰、汉邦高科。
• 目标价与评级：
  • 东方网力：40.00，买入-A
  • 北部湾旅：40.00，买入-A
  • 同花顺：100.00，买入-A
  • 思创医惠：35.00，买入-A
  • 科大讯飞：36.00，买入-A

风险提示

• 行业应用落地不及预期。

行业表现

• 相对收益：1M 1.58%，3M 2.52%，12M 0.09%
• 绝对收益：1M -0.26%，3M 5.67%，12M 1.66%

分析师信息

• 胡又文：SAC执业证书编号 S1450511050001，邮箱 huyw@essence.com.cn，电话 021-35082010
• 吕伟：SAC执业证书编号 S1450516080010，邮箱 lvwei@essence.com.cn，电话 021-35082935

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深度学习技术的发展背景

• 历史背景：深度学习在2006年因Hinton等人发表的论文而引发热潮，随后被谷歌等公司广泛应用。
• 技术优势：具备端到端训练能力、数据驱动特性、良好的泛化能力。

未来展望

深度学习将继续推动人工智能的发展，特别是在医疗、金融、视频、无人驾驶等领域，为行业带来革新和增长机遇。