第一句话是：2012年，由多伦多大学教授杰夫·辛顿创立的DNNresearch公司在一场秘密竞拍中被Google以4400万美元收购。 第二句话是：辛顿团队凭借卷积神经网络（CNN）算法AlexNet在2012年ImageNet图像识别比赛中夺冠，识别准确率达到84%。 第三句话是：由于此次竞拍，GPU在深度学习领域的应用得到广泛认可，英伟达成为最大赢家。 第四句话是：此后，人工智能产业迅速发展，涌现出诸如人脸识别、机器翻译、自动驾驶等产业化场景。 第五句话是：由于深度学习领域人才稀缺，科技公司纷纷挖角顶级学者，如Facebook挖来杨立昆，百度请来吴恩达。
标题: 深度学习在智能应用中的崛起
DNNresearch公司的创始人，多伦多大学教授杰夫·辛顿，在一场秘密竞拍中成功将该公司收购。这次竞拍吸引了全球范围内的目光，尤其是对深度学习技术的关注。
辛顿团队在ImageNet图像识别比赛中夺得了冠军，该比赛汇集了来自全球的17,000张图片，旨在评估各种计算机视觉任务的性能。他们的AI模型AlexNet在比赛中达到了84%，展示了深度学习的强大能力。
然而，这次竞拍的成功并未结束。由于此次竞拍，GPU在深度学习领域的应用得到了广泛认可。英伟达成为了最大的赢家，这不仅是因为其强大的GPU设备，也因为其对深度学习的深入理解和成功应用。
之后，人工智能产业迅速发展，涌现出了诸如人脸识别、机器翻译、自动驾驶等产业化场景。这些场景都离不开深度学习的支持。例如，人脸识别可以帮助我们更好地理解人类面部表情，而自动驾驶则需要复杂的决策过程，都需要深度学习进行模拟和优化。
然而，尽管深度学习取得了显著的进步，但它仍面临许多挑战。人才短缺是其中的一大问题。据估计，到2020年，全球可能有超过2亿人从事AI相关的工作。为了吸引和留住这些人，科技公司纷纷挖角顶级学者。
除此之外，深度学习还面临着数据隐私和安全的问题。随着深度学习技术的发展，大量的个人数据被收集和使用，如何保护这些数据的安全成为一个重要的话题。
总的来说，深度学习在智能应用中的崛起是一个充满机遇与挑战的过程。随着技术的进步，我们可以期待更多的创新和突破。同时，我们也应该关注并解决由此产生的社会问题，确保这个技术能够真正地服务于人类社会。