AMiner全新功能技術趨勢分析Trend analysis（http://trend.aminer.cn）基於AMiner 2億篇論文數據進行深入挖掘，包括對技術來源、熱度、發展趨勢進行研究，進而預測未來的技術前景。技術趨勢分析描述了技術的出現、變遷和消亡的全過程，可以幫助研究人員理解領域的研究歷史和現狀，快速識別研究的前沿熱點問題。
我們目前已發佈了6期分析內容，具體如下：
下面我們將用Trend analysis分析深度學習技術領域內的研究熱點。
下圖是當前該領域的熱點技術趨勢分析，通過Trend analysis分析挖掘可以發現當前該領域的熱點研究話題Top10如下：
deep learning
neural network
speech recognition
feature extraction
hidden markov models
unsupervised learning
face recognition
restricted boltzmannmachines
boltzmann machine
deep neural network
根據Trend analysis的分析我們可以發現，該領域當前最熱門的話題是deep learning，2009年開始deep learning的話題熱度迅速上升，論文發表數量也在不斷增加，儘管13年熱度開始有所下降但論文發表數量仍然較大；hidden markov models和speech recognition的研究熱度從2009年開始迅速上升成爲領域內最熱門的研究話題Top 2；變化幅度波動較大的face recognition則是在2005年-2009年近十年的期間內一度佔據當時熱門話題榜首，09年之後熱度開始逐漸下降。
「深度學習三巨頭」之一的Yoshua Bengio教授是機器學習大神之一，尤其是在深度學習領域，業內戲稱他與同樣活躍於加拿大的「神經網絡之父」Geoffrey Hinton和「卷積網絡之父」Yann LeCun爲「加拿大黑手黨」（Canadian Mafia）。Bengio的主要研究領域是深度學習（Deep Learning）和自然語言處理（Natural Language Processing）。在30餘年的深度學習研究生涯裏，他發表了300多篇學術論文，累計被引用次數超13.8萬次。
Yoshua Bengio出生於巴黎，成長於加拿大，現居加拿大蒙特利爾，在蒙特利爾大學（University of Montreal）計算機科學與運算系任教授。他於1991年獲得加拿大麥吉爾大學（McGill University）的計算機科學博士學位。
20世紀80年代，大學時期的Bengio對深度學習產生興趣並正式進入人工智能研究領域。那時，深度學習還是一個非常冷門的領域。從1997年深藍擊敗卡斯帕羅夫到2011年沃森贏得《危險邊緣》，這中間經歷了漫長的人工智能寒冬，Bengio曾感慨，很長一段時間裏，幾乎從來沒有人深入挖掘它。但Bengio似乎沉浸其中，他建立了蒙特利爾學習算法研究所（Montreal Institute For Learning Algorithms, MILA）並擔任科學主任，還構建起蒙特利爾的人工智能生態系統。他是加拿大統計學習算法研究主席，也在2009年擔任了機器學習頂級會議NIPS的主席（General Chair）。
去年11月7日，Bengio教授曾受邀到清華作《深度學習AI邁向人類水平的挑戰》主題講座。在講座中，Bengio教授表示目前的人工智能距離人類水平仍然十分遙遠，當前人工智能在工業應用的成果主要是基於監督學習方法。人工智能仍然面臨巨大挑戰，即無法像人類一樣自主理解外界、與環境交流。Yoshua深度探討了深度學習模型的具體內容，如何實現對抽象特徵的多層次學習，如何更好地進行表示學習，使用判別器優化信息間的獨立性、相關性和熵，BabyAI框架等話題。
演講視頻如下（由於上傳限制原因，視頻分成2部分，願大家諒解。）
第1部分
第2部分
深度學習目前已經成功應用於計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域，正潛移默化地改變着我們的生活方式。