🟦یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی عمیق، توانایی شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌ها را دارد.

🟦یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق، در زمینه تشخیص تصویر و صداست.

🟦در حوزه پردازش تصویر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، قادر به شناسایی و طبقه‌بندی اشیاء، چهره‌ها، حرکات و حتی بیماری‌ها در تصاویر پزشکی هستند.

🟦این تکنیک‌ها در سیستم‌های نظارتی، خودروهای خودران و تشخیص بیماری‌ها مثل سرطان نیز به کار می‌روند.
در زمینه صدا، یادگیری عمیق به کمک شبکه‌های بازگشتی (RNN) و به‌ویژه نسخه‌های پیشرفته‌تر مانند LSTM، امکان تشخیص دقیق گفتار، تفکیک گوینده، تشخیص احساسات صوتی و حتی ترجمه زنده گفتار را فراهم کرده است.

🟦 این تکنولوژی‌ها پایه بسیاری از دستیارهای صوتی مثل Siri و Google Assistant هستند.

🟦ترکیب یادگیری عمیق با داده‌های چندرسانه‌ای باعث شده سیستم‌ها توانایی درک بهتر و تصمیم‌گیری هوشمندتری داشته باشند.

🟦 این فناوری همچنین در بهبود تجربه کاربری، امنیت، و تعامل انسان‌ماشین نقش بسزایی ایفا می‌کند. به‌طور کلی، یادگیری عمیق انقلابی در پردازش تصویر و صدا به‌وجود آورده که آینده هوش مصنوعی را متحول کرده است.