深度學習已經成為解決許多具有挑戰(zhàn)性問題的方法。 在目標檢測，語音識別和語言翻譯方面，深度學習是迄今為止表現(xiàn)最好的方法。 許多人將深度神經網絡（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，事情要復雜得多。

1）圖像識別：

IoT的一大部分應用場景中，輸入深度學習的數(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、目標檢測是這類設備的基礎應用。

2）語音識別

隨著智能手機和可穿戴設備的普及，語音識別也成了人們和自己的設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習芯片，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）室內定位

室內定位在IoT領域有許多應用，例如智能家居、智能校園、或智能醫(yī)院。例如DeepFi系統(tǒng)，在線下訓練階段，通過深度學習用之前儲存的WiFi通道狀態(tài)信息數(shù)據(jù)來訓練網絡權重，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與深度學習的結合也應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應用都在交付的服務中整合了人體姿態(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領域應用所關注的一個重要問題。事實上，系統(tǒng)功能的有效性取決于是否能保護機器學習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)網數(shù)據(jù)和應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等人提出用深度學習框架來鑒別安卓應用中的惡意軟件，準確率達到了96.5%。深度機器學習方法的安全性和隱私保護是能否在IoT領域應用的最重要因素。Shokri等人提出了一種解決分布式學習的深度學習模型隱私保護問題的方法。