یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟

شاید ده سال پیش خودروهای بدون سرنشین را فقط می‌توانستید در فیلم‌های هالیوودی مشاهده کنید. ربات‌های سخنگو که کارهای خارق‌العاده انجام می‌داند، تنها و تنها مخصوص فیلم‌های تخیلی بودند، اما در دهه گذشته همه چیز تغییر کرده است و بسیاری از رویاها و تخیلات سال‌های گذشته به یک واقعیت جلوی چشم‌های ما تبدیل شده است. در حال حاضر خودروهای تسلا بدون نیاز به راننده مسیرهای بین چند شهر را می‌روند و سرنشینان بدون استرس تصادف می‌توانند، روی صندلی خود لم دهند و چرت بزنند. ربات‌های انسان نمای ساخته شده‌اند که توانایی‌های بسیار زیادی دارند، دستیارهای صوتی مانند الکسا و سیری وجود دارد که شما می‌توانید با آن‌ها صحبت کنید و از آن‌ها بخواهید کارهای شما را انجام دهند. همه این‌ها در این دهه اتفاق افتاده است و چه کسی می‌داند که در دهه آینده چه اتفاقاتی در انتظار ما است؟

همه این پیشرفت‌ها مدیون هوش مصنوعی است، هوش مصنوعی سنگ بنای انقلاب بعدی است. این فناوری‌ها به توانایی تشخیص الگوها و سپس پیش‌بینی نتایج آینده بر اساس داده‌ها مشاهده شده در گذشته وابسته است. پیشنهادهای که دیجی‌کالا و آمازون زمان خرید به شما می‌دهند یا فیلم‌های که در اکسپلور اینستاگرام شما وجود دارد؛ نتیجه کار کردن هوش‌ مصنوعی است(مسیر یادگیری هوش مصنوعی). اگرچه ماشین‌های که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، تحت عنوان هوشمند شناخته می‌شوند، اما بیشتر این سیستم‌ها به تنهای یاد نمی‌گیرند و به مداخله انسان برای برنامه‌ریزی نیازمند هستند. افراد فعال در زمینه IT داده‌های ورودی را انتخاب و متغیرها را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌کند. در ادامه یادگیری عمیق می‌تواند، این پرسه را به‌طور خودکار انجام دهد. در ادامه به‌طور کامل به توضیح یادگیری عمیق خواهیم پرداخت و شما را با صفر تا صد این مفهوم آشنا می‌کنیم.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep learning) را می‌توان به عنوان زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین در نظر گرفت. یادگیری عمیق رشته‌ای است که با بررسی الگوریتم‌های کامپیوتری مبتنی بر یادگیری و بهبود خود به خود است. در صورتیکه یادگیری ماشینی از مفاهیم بسیار ساده‌تری استفاده می‌کند، یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند که برای تقلید نحوه تفکر و یادگیری انسان‌ها طراحی شده است. تا همین چند سال پیش، شبکه‌های عصبی با قدرت محاسباتی محدود می‌شدند و بنابراین پیچیدگی‌های مخصوص به خود را داشتند. با این حال با پیشرفت در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ به شبکه‌های عصبی بزرگتر و پیچیده‌تر این امکان را داد که این مشکل را رفع کنند و به کامپیوترها هم توانایی مشاهده، یادگیری و واکنش سریع در موقعیت‌های مختلف را داد. یادگیری عمیق به طبقه‌بندی تصاویر، تبدیل زبان گفتار به متن، ترجمه زبان و .. بسیار کمک کرده است و به همین دلیل می‌توان از آن برای حل مشکلات مختلف بدون دخالت انسان استفاده کرد.

در واقع یادگیری عمیق توسط شبکه‌های مصنوعی که از لایه‌های زیادی تشکیل شده‌اند، هدایت می‌شود. شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Networks) به اختصار DNNs انواعی از شبکه‌های هستند که هر لایه آن می‌تواند، عملیات‌های پیچیده مانند نمایش، انتزاع را انجام دهد که تصاویر، صدا و متن را معنا می‌بخشد. یادگیری عمیق در حال حاضر به عنوان سریع‌ترین زمینه در حال رشد در یادگیری ماشینی در نظر گرفته می‌شود. یادگیری عمیق منتقدهای بسیار زیادی دارد و آن‌ها بر این باور هستند که این فناوری یادگیری عمیق یک فناوری کاملا مخرب است. اکنون که می‌دانید یادگیری عمیق چیست، اجازه دهید تا در خصوص نحوه عملکرد آن نیز صحبت کنیم.

نقشه راه یادگیری عمیق – قدم به قدم

بسیاری از افرادی که روی این صفحه و مقاله کلیک کرده‌اند به دنبال آن هستند تا یادگیری عمیق را به‌طور کامل یاد بگیرند. برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق باید چه کاری را انجام دهید، در ادامه ما به شما قدم به قدم نقشه راه یادگیری عمیق را نشان می‌دهیم.

• اولین قدم: ریاضیات خود را تقویت کنید

اولین مرحله در یادگیری عمیق، تقویت مهارت‌های ریاضی است. درک مفهوم ریاضیات نهفته شده در الگوریتم یادگیری عمیق یک توانمندی بسیار مهم است. اگر به دنبال آن هستید تا پا را فراتر از عملکردهای پایه یادگیری عمیق بگذارید، نیاز به آشنایی با ریاضیات یادگیری عمیق دارید. به یاد داشته باشید که برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق باید به ریاضی نگاه ویژه‌ای داشته باشید. سه شاخه مهم ریاضی که در یادگیری عمیق عبارت‌اند از: آمار و احتمال، جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال

آمار و احتمالات:

دو ابزار اصلی هر متخصص یادگیری عمیق بدون هیچ تردیدی آمار و احتمالات است. اگر درک درستی از آمار و احتمالات ندارید بهتر است به سراغ یادگیری عمیق نروید. بدون داشتن درک درستی از آمار و احتمالات هرگز متوجه نخواهید شد که الگوریتم‌های یادگیری عمیق به‌ چه صورتی کار می‌کنند.  هر پروژه هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ (دوره ماشین لرنینگ)  و یادگیری عمیق دو مرحله دارد، 1. درک مجموعه داده 2. پیش‌بینی احتمال وقوع؛  برای درک این دو مورد شما باید به آمار و احتمالات مسلط باشید.  

دیفرانسیل و انتگرال:

یکی از مفاهیم اصلی ریاضیات در یادگیری عمیق حساب دیفرانسیل و انتگرال است. برای آموزش بهینه و هر چه بهتر ماشین یادگیری حتما حتما به مفاهیم دیفرانسیل و انتگرال نیاز خواهید داشت.

جبر خطی:

در جبر خطی دو مفهوم بسیار اصلی و مهم وجود دارد که در یادگیری عمیق بسیار مهم هستند، این دو مفهوم اصلی ماتریس‌ها و بردارها هستند. از ماتریس‌ها در تشخیص تصاویر استفاده می‌کنند و سیستم‌های توصیه کننده‌ بسیاری از سایت‌های معروف مانند آمازون، اینستاگرام و نتفلیکس بر اساس بردارها کار می‌کنند. بردارهای که این سایت‌ها بر روی آن کار می‌کنند، بردارهای رفتار مشتری نام دارد.

• دومین قدم: زبان برنامه‌نویسی خود را تقویت کنید

علاوه بر تقویت ریاضیات شما برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق نیاز دارید تا مهارت برنامه‌نویسی خود را نیز کاملا تقویت کنید. برای برنامه‌نویسی زبان‌های زیادی وجود دارد که از جمله مهمترین آن‌ها می‌توان به پایتون، آر، سی و جاوا اشاره کرد. اما پایتون و آر مهمترین و بهترین زبان‌ها برای یادگیری عمیق هستند. اگر آماتور هستید به شما پیشنهاد می‌کنیم که از زبان برنامه‌نویسی پایتون استفاده کنید. پایتون مزایای زیادی دارد که یکی از مهمترین این مزایا یادگیری آسان است.

• سومین قدم: نحوه برخورد با داده را یاد بگیرید

زمانیکه شما با یادگیری عمیق کار می‌کنید با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه خواهید شد. پس شما باید نحوه برخورد و مبارزه با این داده‌ها را بدانید. برای اینکار شما لازم است، مهارت‌های داشته باشید که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است.

1. پیش پردازش: برای پیش پردازش کردن داده‌ها، باید مراحلی مانند تمیز کردن، تجزیه داده، تصحیح و تحکیم داده‌ها را انجام داد.
2. استخراج، تبدیل و بار (ETL): شما برای پیدا کردن داده باید بدانید که آن‌ها را چطور از اینترنت یا یک سرور استخراج کنید. شما بعد از استخراج داده‌ها باید آن‌ها را تبدیل کنید (منظور از تبدیل، تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب و قابل قبول است). در نهایت شما بعد از تبدیل داده، باید نحوه بارگذاری داده‌های تبدیل شده را یاد بگیرید.
3. آشنایی با انواع پایگاه داده: شما برای یادگیری عمیق باید با انواع پایگاه داده آشنا باشید. از جمله مهمترین پایگاه‌های داده می‌توان به NoSQL، Database و Oracle اشاره کرد. شما به‌عنوان یک متخصص یادگیری عمیق حتما باید با این پایگاه‌های داده آشنا باشید.

• چهارمین قدم: با مفاهیم یادگیری ماشین آشنا شوید

همان‌طور که می‌دانید، یادگیری عمیق زیر مجموعه از یادگیری ماشین است. این موضوع به این معنی است که برای یادگیری عمیق باید با مفاهیم یادگیری ماشین آشنا شوید. در ادامه به برخی از مهمترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین اشاره شده است که شما برای یادگیری عمیق باید با این مفاهیم آشنا باشید.

1. رگرسیون خطی
2. رگرسیون لجستیک
3. درخت تصمیم
4. جنگل تصادفی
5. Naive Bayes
6. و …

• پنجمین قدم: الگوریتم‌های یادگیری عمیق را به‌طور کامل یاد بگیرد

اکنون که الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به‌طور کامل یاد گرفته‌اید، نوبت به آن رسیده است تا به سراغ الگوریتم‌های یادگیری عمیق بروید. از جمله مهمترین و محبوبترین الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توان به موارد ذیل اشاره کرد.

1. شبکه های عصبی مصنوعی
2. شبکه عصبی کانولوشن
3. شبکه عصبی مکرر
4. شبکه ی مولد متقابل
5. شبکه باور عمیق
6. شبکه حافظه کوتاه مدت بلند مدت

در ادامه در خصوص هر کدام از این الگوریتم‌های یادگیری عمیق توضیحاتی مختصر داده شده است.

• ششمین قدم: چارچوب‌ها را یاد بگیرید

شما برای درک بهتر یادگیری عمیق باید با فریم ورک‌ها آشنا باشید از جمله مهمترین فریم ورک‌های یادگیری عمیق می‌توان به  تنسورفلو، تیانو، پای تورچ، کراس، کافه و ابزار شناختی مایکروسافت اشاره کرد. از بین فریم ورک‌های یادگیری عمیق سه فریم ورک تنسورفلو (Tensorflow)، کراس (keras) و پای تورچ (PyTorch) را می‌توان پرکاربردترین فریم ورک‌های یادگیری عمیق دانست.

• آخرین مرحله: انجام پروژه‌های یادگیری عمیق:

مهم نیست شما چه اندازه به‌طور نظری در خصوص هوش مصنوعی و یادگیری عمیق اطلاعات دارید. شما زمانی به عنوان یک متخصص یادگیری عمیق می‌توانید، مشغول فعالیت شوید که پروژه‌های عملی را انجام داده باشد. برای کسب اطلاعات و تخصص بیشتر در زمینه یادگیری عمیق شما باید تا جایی که می‌توانید، روی پروژه‌های بیشتر کار کنید تا بیشتر یاد بگیرد.

یادگیری عمیق چگونه کار می‌کند؟

در واقع شبکه‌های عصبی درست مانند مغز انسان ساخته شده‌اند. شبکه‌های عصبی لایه‌های از گره‌ها هستند که هر گره درون یک لایه مجزا با گره دیگری در ارتباط است. هرچه تعداد گره‌های که یک شبکه دارد، بیشتر باشد، شبکه عمیق‌تر خواهد بود. همان‌طور که یک نورون در مغز توانایی دریافت هزاران سیگنال از نورون‌های دیگر را دارد در یک شبکه‌ عصبی مصنوعی، سیگنال‌ها بین گره‌ها حرکت می‌کنند و وزن‌های مربوطه را تعیین می‌کنند. یک گره با وزن سنگین‌تر تاثیر بیشتری بر لایه بعدی گره‌ها خواهد داشت و لایه نهایی ورودی‌های وزنی را برای تولید خروجی همگردانی (کامپایل) می‌کند. همان‌طور که حدسش را می‌زنید، سیستم‌های یادگیری عمیق به یک سخت‌افزار بسیار قدرتمند نیاز دارند چرا که دارای در هر ثانیه حجم زیادی از داده‌ها را باید پردازش کنند. با وجود چنین ابر کامپیوتری باز هم آموزش یک شبکه عصبی می‌تواند، هفته‌ها یا شاید ماه‌ها به طول بی‌انجامد.

سیستم‌های دیپ لرنینگ به مقادیر زیادی داده نیاز دارند تا نتایج دقیق را ارائه دهند. شما اطلاعات را به عنوان منبع تغذیه به شبکه عصبی می‌دهید، شبکه عصبی بعد از دریافت اطلاعات شروع به پردازش اطلاعات می‌کند و پاسخ‌های دریافتی را بر اساس یک سری سوالات باینری درست یا نادرست طبقه‌بندی می‌کند. برای مثال یک برنامه تشخیص چهره با یادگیری تشخیص لبه‌ها، خطوط چهره و بخش‌های مهم چهره کار می‌کند. با گذشت زمان شبکه عصبی خود را تقویت می‌کند و برنامه تشخیص چهره با دقت بهتری کار خواهد کرد.

نحوه آموزش و ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق

سه روش معمولی که بیشتر متخصصان از آن برای انجام طبقه‌بندی اشیا از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند، عبارت است از:

• آموزش از صفر یا ابتدا:

برای آموزش یک شبکه عمیق از ابتدا به یک مجموعه داده با برچسب بسیار بزرگ نیاز دارید و سپس یک معماری شبکه طراحی کنید که ویژگی‌ها و مدل‌ها را یاد می‌گیرد. این روش آموزش کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرد، چرا که با حجم زیاد داده ورودی و سرعت یادگیری مدل، آموزش این شبکه‌های معمولا به روزها و یا هفته‌های زیادی نیاز خواهید داشت.

• یادگیری انتقالی:

اکثر برنامه‌های کاربردی یادگیری از روش یادگیری انتقالی استفاده می‌کند. فرآیندی که شامل تنظیم دقیق یک مدل از پیش آموزش دیده است. شما با یک شبکه موجود مانند Alex Net و Google Net شروع کنید و داده‌های جدید حاوی کلاس‌های ناشناخته قبلی را تغذیه می‌کنید. پس از ایجاد برخی از تغییرات در شبکه شما قادر خواهید بود که یک کار جدید انجام دهید. این روش به نسبت روش قبلی به داده‌های کمتری نیاز دارد و زمان محاسبات به‌طرز شگفت انگیزی کاهش پیدا خواهد کرد.

• استخراج ویژگی:

یک رویکرد تخصصی‌تر برای یادگیری عمیق، استفاده از شبکه به‌عنوان استخراج کننده ویژگی‌ها است. از آنجایی که تمامی لایه‌ها وظیفه یادگیری ویژگی‌های خاصی از تصاویر را دارند، می‌توانیم این ویژگی‌ها را در هر زمانی در طول فرایند آموزش از شبکه خارج کنیم. سپس می‌توان از این ویژگی‌ها به عنوان ورودی مدل یادگیری ماشینی مانند ماشین‌های برداری پشتیبانی استفاده کرد.

یادگیری عمیق به چند روش انجام می‌شود؟

الگوریتم‌های یادگیری عمیق تقریبا با هر نوع داده‌ای کار خواهند کرد و برای حل مسائل پیچیده به مقدار زیادی قدرت محاسباتی و اطلاعات نیاز است. برای یادگیری عمیق از روش‌های زیادی استفاده می‌شود که از این روش‌ها بسته با کاربردهای مختلف یادگیری عمیق، تعداد و نوع داده‌های ورودی و داده‌های خروجی می‌توانند، متفاوت باشند. در ادامه به چند روش یادگیری عمیق که استفاده از آن‌ها بیش از سایر روش‌ها مرسوم است، اشاره شده است.

• شبکه عصبی کانولوشن (CNNs):

شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional Neural Networks) که به عنوان شبکه عصبی پیچشی (ConvNets) نیز شناخته می‌شود، از چندین لایه تشکیل شده‌اند و عمدتا برای پردازش تصاویر و تشخیص اشیا از آن استفاده می‌شود. این نوع از شبکه‌های عصبی در سال 1988 توسط یان لیکن (Yann LeCun) برای تشخیص کدهای پست و ارقام توسعه داده شد. از CNNs به‌طور گسترده برای شناسایی تصاویر ماهواره‌ای، پردازش تصاویر پزشکی، پیش‌بینی سری‌های زمانی و تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شود.

• شبکه‌های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (LSTMs):

شبکه‌های حافظه کوتاه مدت و بلند مدت (Long Short Term Memory Networks)، نوعی از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) هستند که می‌توانند واستگی‌های طولانی مدت را یاد بگیرند و آن‌ها را به‌خاطر بسپارند. LSTMs داده‌ها را در طول زمان حفظ خواهند کرد، آن‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی بسیار مفید هستند چرا که ورودی‌های قبلی را به خاطر دارند. LSTMs‌ها ساختاری زنجیره مانند دارند که در آن چهار لایه متقابل به روشی منحصر به فرد با هم ارتباط برقرار می‌کنند. علاوه بر به خاطر سپردن داده‌ها برای طولانی مدت از LSTMs برای تشخیص گفتار، ترکیب موسیقی و توسعه دارویی استفاده می‌شود.

• شبکه‌های عصبی بازگشتی یا مکرر (RNNs):

شبکه عصبی بازگشتی یا مکرر (Recurrent Neural Networks) دارای اتصالاتی هستند که چرخه‌های جهت‌دار را تشکیل می‌دهند که به خروجی‌های LSTMs اجازه می‌دهد تا به‌عنوان ورودی به فاز جاری تغذیه شوند. خروجی LSTMs به ورودی فاز فعلی تبدیل می‌شود و به دلیل حافظه داخلی می‌توانند ورودی‌های قبلی را به‌خاطر بسپارند. RNNs‌ها معمولا برای شرح تصاویر، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی، پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی، تشخیص دست خط و امضا استفاده می‌شود.

• شبکه‌های متخاصم مولد (GANs):

شبکه متخاصم مولد (Generative Adversarial Networks) الگوریتم‌های یادگیری عمیق مولد هستند که نمونه‌های داده جدیدی را ایجاد می‌کنند که شبیه داده‌های آموزشی است. GANs دارای دو جز است: یک مولد که یاد می‌گیرد داده‌های تقلبی تولید کند و یک تمایز کننده که از آن اطلاعات نادرست، درس می‌گیرد. از GANs برای بهبود کیفیت تصاویر نجومی، شبیه‌سازی عدسی‌های گرانشی، ارتقای کیفیت بازی‌های کامپیوتری قدیمی استفاده می‌شود. علاوه بر موضوعات ذکر شده، GANs به تولید تصاویر واقعی و شخصیت‌های کارتونی، ایجاد عکس انسان و رندر اشیا سه بعدی کمک ویژه‌ای می‌کند.

• شبکه‌های تابع پایه شعاعی (RBFNs):

شبکه‌های تابع پایه شعاعی (Radial Basis Function Networks) انواع خاصی از شبکه‌های عصبی پیش‌خور هستند که از توابع پایه شعاعی به‌عنوان توابع فعال سازی استفاده می‌کنند. آن‌ها دارای یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی هستند و بیشتر برای طبقه‌بندی، رگرسیون و پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده می‌شود.

• پرسپترون‌های چند لایه (MLPs):

پرسپترون‌های چند لایه (Multilayer Perceptrons) مکانی عالی برای شروع یادگیری در مورد فناوری عمیق است. MLPs متعلق به کلاس شبکه‌های عصبی پیش‌خور با چندین لایه پرسپترون‌ هستند که دارای عملکرد فعال سازی هستند. MLPsها از یک لایه ورودی و یک لایه خروجی تشکیل شده‌اند که به‌طور کامل به هم متصل هستند. آن‌ها تعدادی لایه‌های ورودی و خروجی یکسان دارند، اما چندین لایه پنهان نیز دارند که می‌توانند از آن‌ها برای ساخت نرم‌افزارهای تشخیص گفتار، تشخیص تصویر و ترجمه ماشینی استفاده کرد.

• نقشه‌های خود سازماندهی (SOMs):

نقشه‌های خود سازماندهی (Self-Organizing Maps) پروفسور تیوو کوهنن (Teuvo Kohonen)، SOMs را اختراع کرد. SOMs تجسم داده‌ها را برای کاهش ابعاد داده‌ها از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی خود سازماندهی می‌کند. تجسم داده‌ها تلاش می‌کند تا مشکلی را حل کند که انسان‌ها نمی‌توانند به راحتی آن را حل کنند. SOMs در واقع برای کمک به کاربران در درک این اطلاعات توسعه داده شد.

کاربرد یادگیری عمیق در دنیای واقعی

شاید باور این موضوع که ما به‌طور روزمره با یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در حال ارتباط هستیم، کمی سخت باشد. اما این موضوع حقیقت دارد و ما هر روز با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در تماس هستیم. بسیاری از وسایل هوشمند، سامانه‌های توصیه‌گر و .. از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. در ادامه قصد داریم تا به برخی از کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای واقعی اشاره کنیم و شما را با آن‌ها آشنا کنیم.

• دستیارهای صوتی مانند الکسا، سیری، گوگل اسیستنت و هر دستیار صوتی دیگری که در اطراف شما قرار دارد با استفاده از یادگیری عمیق کار می‌کند. این دستیارهای صوتی برای درک بهتر دستوراتی که توسط شما صادر می‌شود از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.(چگونه هوش مصنوعی را یاد بگیریم)
• برای بسیاری از ما پیش آمده است که بخواهیم یک متن را از زبان دیگر به زبان فارسی برگردانیم. 15 سال پیش برای اینکار دردسرها و هزینه‌های زیادی را باید متقبل می‌شدید، اما امروزه و به لطف هوش مصنوعی و یادگیری عمیق دیگر اینگونه نیست و شما تنها کافی است تا وارد گوگل ترنسلیت شوید و متن را کپی کنید. به همین راحتی متن شما ترجمه خواهد شد. زیر نویس‌های خودکار فیسبوک، اینستاگرام، گوگل ترنسلیت و .. همه و همه از یادگیری عمیق برای ترجمه متون شما استفاده می‌کنند.
• حتما شما هم کلیپ‌های ماشین‌های خودران تسلا را دیده‌اید. در این کلیپ‌ها مشاهده می‌کنید که راننده در حال چرت زدن است و خودرو به صورت خودران بدون هیچ مشکلی در حال هدایت خودرو است. این موضوع تنها و تنها با یادگیری عمیق امکان‌پذیر خواهد بود. خودروهای بدون سرنشین با استفاده از سنسورها و دوربین‌ها محیط اطراف خود را می‌بینند و بر اساس این مشاهدات تصمیم درست را می‌گیرند.
• زمانیکه وارد یک سایت می‌شوید، یک ربات به شما پیام می‌دهد که آیا می‌توانم به شما کمک کنم؟ بسیاری از مردم نسبت به این بات چت‌ها کم اهمیت هستند و انتظار کمی از آن‌ها را ندارند. این باور اشتباه است و این ربات‌های گفتگو کننده بسیار هوشمند هستند و می‌توانند تا حدود زیادی به شما کمک کنند. یکی از کارایی‌های یادگیری عمیق توسعه بات چت‌ها است که به شرکت‌ها در پشتیبانی از محصولات خود کمک بسیار زیادی می‌کند.
• بسیاری از گوشی‌های هوشمند امروزی از فیس شما به‌عنوان گذر واژه استفاده می‌کنند. ربات‌ها به خوبی چهره شما را تشخیص می‌دهند و در کسری از ثانیه قفل تلفن همراه‌ شما را باز می‌کنند. شما می‌توانید از این قابلیت برای باز کردن قفل منزل، باز کردن حساب بانکی و .. استفاده کنید. توسعه این فناوری تنها با کمک گرفتن از یادگیری عمیق ممکن خواهد بود.
• حتما پیش آمده است که در هنگام ورود به یک سایت خرید اینترنتی با لیستی از محصولات مورد علاقه خود روبه‌رو شوید که تمایل دارید، همه آن‌ها را خریداری کنید. به نظر شما این موضوع اتفاقی است؟ حتما این موضوع اتفاقی نیست و برنامه به‌طور خودکار و با کمک گرفتن از یادگیری عمیق می‌تواند این اتفاق را رقم بزند.
• یادگیری عمیق به کمک افراد نابینا آمده است و نرم‌افزارهای توسعه داده شده است که می‌تواند، عکس‌ها را برای افراد نابینا توصیف کند.
• یکی از کاربردهای دردسر ساز یادگیری عمیق ساخت ویدئوهای تقلبی است. یادگیری عمیق می‌تواند، تصویر افراد مشهود و لحن صدای آن‌ها را به‌طور کاملا باز سازی کند.
• زمانیکه شما قادر به حل مسائل پیچیده نیستید، یادگیری عمیق به کمک شما می‌آمد و مسائل سخت و پیچیده را به راحتی برای شما حل می‌کند.
• هوش مصنوعی بسیار آگاه است و نسبت به مسائل و حوادثی که در اطرافش رخ می‌دهد، دقیقا مانند یک انسان واکنش نشان می‌دهد.