深度学习数据量越大，表新越好，传统机器学习会饱和。

AI可以计算机视觉，speech识别和生成：siri，语言理解：聊天机器人等等，广告，机器人。

为什么deep learning流行现在：新train 方法，大量的高质量标注数据集：imagenet，软件平台：google的tensorflow等等，pytorch等等， GPU的大量平行计算加快训练时间。

推荐课程：cs231n.stanford/edu.  2017年youtube视频，可以选择去看，然后可以对computer vision有深刻理解。

CNN大部分用于图像识别，recurrent NN适用于时序信息识别：音乐，文本，讲话，生成C++代码。强化学习：阿尔法狗。 GAN用于虚假图片的生成，模仿声音/照片，换脸技术。