機器學習和深度學習是目前人工智能領(lǐng)域最熱門的技術(shù)之它們主要通過對大量數(shù)據(jù)的學習和分析，使計算機能夠?qū)崿F(xiàn)自我學習和自我改進。對于我司公司來說，即使我司在這些領(lǐng)域的技術(shù)水平不高，通過與其他公司或研究機構(gòu)的合作，或者招聘相關(guān)人才來提升我司的能力通過引入些成熟的解決方案和技術(shù)平臺，如TensorFlow、PyTorch等，來幫助我司快速入門。

對于照明行業(yè)考慮利用機器學習和深度學習技術(shù)來進行智能照明系統(tǒng)的設計和開發(fā)。通過收集和分析環(huán)境光照強度、時間、天氣等因素的數(shù)據(jù)讓燈光自動調(diào)節(jié)亮度和色溫，提供更舒適和節(jié)能的照明環(huán)境。

對于智檢和核電設備考慮利用機器學習和深度學習技術(shù)來進行故障預測和診斷。通過收集和分析設備的工作狀態(tài)、運行參數(shù)、維護記錄等數(shù)據(jù)訓練出個模型來預測設備可能出現(xiàn)的故障，提前進行維修，以避免不必要的停機損失。