深度学习这些概念都弄清楚了么？

里，我们看到一些实际应用的深度学习是如何被使用的。

深度学习擅长的一个领域是图像分类和目标检测，可以用于机器人和自动车辆以及其他一些应用程序。对于机器人来说，目标检测是很重要的，因为它使机器人智能地使用视觉信息与环境交互。深度学习也用于人脸识别，可以通过视觉来验证个人的身份信息，常见于智能手机。但深度学习不仅仅是图像处理，还可以用来做自然语言处理，比如智能音箱和语音辅助搜索。其他应用还包括医学图像、解释地震图像判读和内容推荐系统。
多应用可以利用云端强大的性能，但有些应用就不能，比如一些应用程序需要低延迟，如机器人或自动汽车，响应时间和可靠性是至关重要的。还有应用程序需要高带宽，比如视频分析，我们不断地流数据从几个摄像机传输给远程服务器是不实际的。还有些应用比如医疗成像，涉及到病人数据的隐私。另外对于无人飞机，也无法使用云。对于这些应用我们需要在传感器本身或者附近，就近处理，这就是为什么NVIDIA Jetson平台是一个很好的边缘计算平台。
型的Jetson平台的工作流程是在GPU服务器或者工作站上进行训练， 然后将训练的数据模型在Jetson上做边缘推理。Nvidia通过为所有主要的深度学习软件框架集成CUDA加速，使得训练模型变得容易。这些软件框架简化了开发和部署深度学习应用程序的过程。

（编辑：淮安站长网）

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