深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決許多具有挑戰(zhàn)性問題的方法。 在目標(biāo)檢測，語音識別和語言翻譯方面，深度學(xué)習(xí)是迄今為止表現(xiàn)最好的方法。 許多人將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）視為神奇的黑盒子，我們輸入一些數(shù)據(jù)，出來的就是我們的解決方案！ 事實上，事情要復(fù)雜得多。

1）圖像識別：

IoT的一大部分應(yīng)用場景中，輸入深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)是圖片或視頻。每天，每個人都在用手機的高清攝像頭拍攝者圖片和視頻，除此之外，家居、校園或工廠也在使用智能攝像頭。所以，圖像識別、分類、目標(biāo)檢測是這類設(shè)備的基礎(chǔ)應(yīng)用。

2）語音識別

隨著智能手機和可穿戴設(shè)備的普及，語音識別也成了人們和自己的設(shè)備互動的一種自然而方便的方式。Price等人搭建了一個專用的低功耗深度學(xué)習(xí)芯片，用于自動語音識別。這種特制芯片的能量消耗要比目前手機上運行的語音識別工具的能量消耗低100倍。

3）室內(nèi)定位

室內(nèi)定位在IoT領(lǐng)域有許多應(yīng)用，例如智能家居、智能校園、或智能醫(yī)院。例如DeepFi系統(tǒng)，在線下訓(xùn)練階段，通過深度學(xué)習(xí)用之前儲存的WiFi通道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，在線上定位階段通過fingerpringTIng來測定用戶位置。

4）生理和心理狀態(tài)檢測

IoT與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合也應(yīng)用在了檢測各種生理或心理狀態(tài)中，例如姿態(tài)、活動和情緒。許多IoT應(yīng)用都在交付的服務(wù)中整合了人體姿態(tài)估計或活動識別模塊，例如智能家居、智能汽車、XBox、健康、運動等等。

5）安全和隱私

安全和隱私是所有IoT領(lǐng)域應(yīng)用所關(guān)注的一個重要問題。事實上，系統(tǒng)功能的有效性取決于是否能保護機器學(xué)習(xí)工具和處理過程不受攻擊。虛假數(shù)據(jù)注入（False Data InjecTIon，F(xiàn)DI）是數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)的一種常見攻擊類型。He等人提出用條件DBN從歷史數(shù)據(jù)中提取FDI特征，然后利用這些特征進行實時攻擊檢測。作為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的一大貢獻者，智能手機也面臨著黑客攻擊的威脅。Yuan等人提出用深度學(xué)習(xí)框架來鑒別安卓應(yīng)用中的惡意軟件，準(zhǔn)確率達到了96.5%。深度機器學(xué)習(xí)方法的安全性和隱私保護是能否在IoT領(lǐng)域應(yīng)用的最重要因素。Shokri等人提出了一種解決分布式學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型隱私保護問題的方法。