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在未來的某個時候，人們必定能夠相對自如地運用人工智能，安全地駕車出行。這個時刻何時到來我無法預(yù)見；但我相信，彼時“智能”會顯現(xiàn)出更“切實”的意義。
與此同時，通過深度學習方法，人工智能的實際應(yīng)用能夠在汽車安全系統(tǒng)的發(fā)展進步中發(fā)揮重要的作用。而這些系統(tǒng)遠不止僅供典型消費者群體掌握和使用。
深度學習這一概念在幾十年前就已提出，但如今它與特定的應(yīng)用程序、技術(shù)以及通用計算平臺上的可用性能更密切相關(guān)。深度學習的“深度”層面源于輸入層和輸出層之間實現(xiàn)的隱含層數(shù)目，隱含層利用數(shù)學方法處理（篩選/卷積）各層之間的數(shù)據(jù)，從而得出最終結(jié)果。在視覺系統(tǒng)中，深度（vs.寬度）網(wǎng)絡(luò)傾向于利用已識別的特征，通過構(gòu)建更深的網(wǎng)絡(luò)最終來實現(xiàn)更通用的識別。這些多層的優(yōu)點是各種抽象層次的學習特征。
例如，若訓練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來對圖像進行分類，則第一層學習識別邊緣等最基本的東西…
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