在实现以深度学习为主的人工智能任务的过程中，有三大基本要素是缺一不可的，那就是算力、算法、数据。在算力和算法都基本已经确定的前提下，数据在实现一般的深度学习任务的过程中，可以说起到了决定性的作用，可以认为数据对深度学习任务最终效果的影响，其下限很低、上限很高，也就是说，如果数据质量有问题，可以让一个好的模型变宝为废，而如果数据的质量非常高的话，也可以使得一个平庸的算法模型发挥出超常的效果。
据Emergen Research分析称，到2028年，全球深度学习市场规模预计将以39.1%的稳定复合年增长率达到933.4亿美元，推动其市场收入的关键因素是采用基于云的技术和在大数据分析中使用深度学习系统。
深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！1.
深度学习，即Deep Learning，是一种学习算法，亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。
《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》由斋藤康毅著，陆宇杰译。Python 基础与深度学习预备知识Python 编程基础:介绍 Python 语言特点、安装方法，涵盖数据类型、控制语句、函数、类等基础语法，以及 NumPy 和 Matplotlib 库的使用，为深度学习编程奠定基础。
Yuliang Liu， et al. Automatic labeling of large amounts of handwritten characters with gate-guided dynamic deep learning . PR letters， 2017。
