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表紙：ディープラーニングの世界市場規模調査＆予測、ソリューション別、ハードウェア別、用途別、最終用途別、地域別分析、2022-2029年
市場調査レポート
商品コード
1269611

ディープラーニングの世界市場規模調査＆予測、ソリューション別、ハードウェア別、用途別、最終用途別、地域別分析、2022-2029年

Global Deep Learning Market Size study & Forecast, by Solution, by Hardware by Application, by End Use and Regional Analysis, 2022-2029
出版日: | 発行: Bizwit Research & Consulting LLP | ページ情報: 英文 | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

価格
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ディープラーニングの世界市場規模調査＆予測、ソリューション別、ハードウェア別、用途別、最終用途別、地域別分析、2022-2029年
出版日: 2023年05月02日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

世界のディープラーニング市場は、2021年に約371億5,000万米ドルと評価され、予測期間2022-2029年には33.5%以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

ディープラーニング」として知られる一連のコンピュータ命令またはアルゴリズムは、脳の構造と動作に基づいています。機械学習の一分野です。ディープラーニングは、コンピュータに学習させるための手法です。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークやディープニューラルネットワークと呼ばれることが多いです。統計学と予測モデリングもデータサイエンスの重要な構成要素であり、ディープラーニングも含まれます。ディープラーニング市場は、ビッグデータ解析の浸透、ディープラーニングアルゴリズムの改善、AIやMLの開発に対する投資の増加といった要因から拡大していますが、認識のための大規模なトレーニングデータセットの要件や高額な設備投資により、市場の成長が妨げられる可能性があります。

Statistaによると、2018年に世界で作成、取得、コピー、消費されたデータ/情報の量は33ゼタバイトで、2021年には79ゼタバイトに増加し、2025年には181ゼタバイトに到達すると予測されています。このように、世界中でデータ量が増加していることが、市場の成長を促しています。このように、世界中でデータ量の増加が市場の成長に寄与しています。また、教育機関でのコネクテッドデバイスの普及や、産業界のデジタル化を促進する政府の施策も、市場の急成長を後押ししています。例えば、オーストラリアン・カトリック大学（ACU）は、2020年7月、新たに統合されたデータ環境を用いてデータレイクを作成し、学生の進捗状況の統一的なビューを提供しました。さらにサポートが必要な学生や、大学を辞めるリスクのある学生を支援するために、マイクロソフトのPower BIとAzureデータプラットフォームを活用しています。そのため、市場拡大を促進する重要な要素であると考えられます。また、いくつかの業界において、クラウドベースの技術の採用が増加しています。しかし、Deep Learningのコストが高いことが、2022-2029年の予測期間を通じて市場の成長を阻害しています。

Deep Learningの世界市場調査において考慮された主要地域は、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、その他ラテンアメリカです。北米は、人工知能への投資の増加、画像およびパターン認識技術の採用の増加により、収益面で市場を独占しています。一方、欧州は、さまざまな最終用途産業で人工知能や機械学習を採用するための政府の取り組みが活発化していることなどから、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されます。

本調査の目的は、近年におけるさまざまなセグメントと国の市場規模を明らかにし、今後数年間の市場規模を予測することです。本レポートは、調査対象国の産業の質的・量的な側面を取り入れるよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する促進要因や課題など、重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、競合情勢や主要企業のソリューション提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場での潜在的な機会も組み込んでいます。.

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

  • マーケットスナップショット
  • 世界・セグメント別市場推定・予測、2019年～2029年
    • ディープラーニング市場、地域別、2019-2029年
    • ディープラーニング市場、ソリューション別、2019-2029年
    • ディープラーニング市場、ハードウェア別、2019-2029年
    • ディープラーニング市場、アプリケーション別、2019-2029年
    • ディープラーニング市場、エンドユース別、2019-2029年
  • 主な動向
  • 調査手法
  • 調査の前提条件

第2章 世界のディープラーニング市場の定義と範囲

  • 調査目的
  • 市場の定義と範囲
    • 調査対象範囲
    • 産業の進化
  • 本調査の対象となった年
  • 通貨換算レート

第3章 世界のディープラーニング市場力学

  • ディープラーニング市場のインパクト分析（2019年～2029年）
    • 市場促進要因
      • ビッグデータ解析の普及が進む
      • ディープラーニングアルゴリズムの改善
      • AI・ML開発に向けた投資の増加
    • 市場の課題
      • 認識のための大規模な学習データセットの必要性
      • 高い設備投資
    • 市場機会
      • 複数の業界におけるクラウドベーステクノロジーの採用が進む

第4章 世界のディープラーニング市場の産業分析

  • ポーターの5フォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
  • ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ（2019-2029年）
  • PEST分析
    • 政治的
    • 経済的
    • ソーシャル
    • テクニカル
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 業界関係者見通し
  • アナリストの提言と結論

第5章 リスク評価：COVID-19の影響

  • COVID-19が業界に与える全体的な影響についての評価
  • COVID-19以前とCOVID-19以後の市場シナリオ

第6章 ディープラーニングの世界市場、ソリューション別

  • マーケットスナップショット
  • ディープラーニングの世界市場：ソリューション別、実績 - ポテンシャル分析
  • ディープラーニングの世界市場推定・予測（ソリューション別） 2019-2029
  • ディープラーニング市場、サブセグメント別分析
    • ハードウェア
    • ソフトウェア
    • サービス

第7章 ディープラーニングの世界市場、ハードウエア別

  • マーケットスナップショット
  • ディープラーニングの世界市場：ハードウェア別、実績 - ポテンシャル分析
  • ディープラーニングの世界市場推定・予測（ハードウェア別） 2019-2029
  • ディープラーニング市場、サブセグメント別分析
    • 中央演算処理装置（CPU）
    • グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）
    • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
    • 特定用途向け集積回路（ASIC）

第8章 ディープラーニングの世界市場、用途別

  • マーケットスナップショット
  • ディープラーニングの世界市場：用途別、実績 - ポテンシャル分析
  • ディープラーニングの世界市場推定・予測（用途別） 2019-2029
  • ディープラーニング市場、サブセグメント別分析
    • 画像認識
    • 音声認識
    • 映像監視・診断
    • データマイニング

第9章 ディープラーニングの世界市場：エンドユース別

  • マーケットスナップショット
  • ディープラーニングの世界市場：エンドユース別、実績 - ポテンシャル分析
  • ディープラーニングの世界市場エンドユース別推定・予測2019-2029
  • ディープラーニング市場、サブセグメント別分析
    • 自動車
    • 航空宇宙・防衛
    • ヘルスケア
    • 小売
    • その他

第10章 ディープラーニングの世界市場：地域別分析

  • ディープラーニング市場、地域別市場スナップショット
  • 北米
    • 米国
      • ソリューション別の推定・予測、2019年～2029年
      • ハードウェア別の推定・予測、2019年～2029年
      • 用途別の推定・予測、2019年～2029年
      • エンドユース別の推定・予測、2019年～2029年
    • カナダ
  • 欧州ディープラーニング市場スナップショット
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋のディープラーニング市場のスナップショット
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカのディープラーニング市場スナップショット
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ地域
  • 世界のその他の地域

第11章 競合情報

  • トップ市場戦略
  • 企業プロファイル
    • Advanced Micro Devices, Inc.
      • 主要な情報
      • 概要
      • 財務（データの入手が可能な場合のみ）
      • 製品概要
      • 最近の動向
    • ARM Ltd.
    • Clarifai, Inc.
    • Entilic
    • Google, Inc.
    • HyperVerge
    • IBM Corporation
    • Intel Corporation
    • Microsoft Corporation
    • NVIDIA Corporation

第12章 調査プロセス

  • 調査プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場推定
    • バリデーション
    • 出版
  • 調査の特徴
  • 調査の前提条件
図表

LIST OF TABLES

  • TABLE 1. Global Deep Learning Market, report scope
  • TABLE 2. Global Deep Learning Market estimates & forecasts by Region 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 3. Global Deep Learning Market estimates & forecasts by Solution 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 4. Global Deep Learning Market estimates & forecasts by Hardware 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 5. Global Deep Learning Market estimates & forecasts by Application 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 6. Global Deep Learning Market estimates & forecasts by End Use 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 7. Global Deep Learning Market by segment, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 8. Global Deep Learning Market by region, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 9. Global Deep Learning Market by segment, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 10. Global Deep Learning Market by region, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 11. Global Deep Learning Market by segment, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 12. Global Deep Learning Market by region, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 13. Global Deep Learning Market by segment, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 14. Global Deep Learning Market by region, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 15. Global Deep Learning Market by segment, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 16. Global Deep Learning Market by region, estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 17. U.S. Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 18. U.S. Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 19. U.S. Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 20. Canada Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 21. Canada Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 22. Canada Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 23. UK Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 24. UK Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 25. UK Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 26. Germany Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 27. Germany Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 28. Germany Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 29. France Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 30. France Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 31. France Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 32. Italy Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 33. Italy Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 34. Italy Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 35. Spain Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 36. Spain Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 37. Spain Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 38. RoE Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 39. RoE Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 40. RoE Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 41. China Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 42. China Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 43. China Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 44. India Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 45. India Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 46. India Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 47. Japan Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 48. Japan Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 49. Japan Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 50. South Korea Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 51. South Korea Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 52. South Korea Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 53. Australia Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 54. Australia Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 55. Australia Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 56. RoAPAC Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 57. RoAPAC Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 58. RoAPAC Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 59. Brazil Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 60. Brazil Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 61. Brazil Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 62. Mexico Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 63. Mexico Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 64. Mexico Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 65. RoLA Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 66. RoLA Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 67. RoLA Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 68. Row Deep Learning Market estimates & forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 69. Row Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 70. Row Deep Learning Market estimates & forecasts by segment 2019-2029 (USD Billion)
  • TABLE 71. List of secondary sources, used in the study of global Deep Learning Market
  • TABLE 72. List of primary sources, used in the study of global Deep Learning Market
  • TABLE 73. Years considered for the study
  • TABLE 74. Exchange rates considered

List of tables and figures and dummy in nature, final lists may vary in the final deliverable

LIST OF FIGURES

List of figures

  • FIG 1. Global Deep Learning Market, research methodology
  • FIG 2. Global Deep Learning Market, Market estimation techniques
  • FIG 3. Global Market size estimates & forecast methods
  • FIG 4. Global Deep Learning Market, key trends 2021
  • FIG 5. Global Deep Learning Market, growth prospects 2022-2029
  • FIG 6. Global Deep Learning Market, porters 5 force model
  • FIG 7. Global Deep Learning Market, pest analysis
  • FIG 8. Global Deep Learning Market, value chain analysis
  • FIG 9. Global Deep Learning Market by segment, 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 10. Global Deep Learning Market by segment, 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 11. Global Deep Learning Market by segment, 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 12. Global Deep Learning Market by segment, 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 13. Global Deep Learning Market by segment, 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 14. Global Deep Learning Market, regional snapshot 2019 & 2029
  • FIG 15. North America Deep Learning Market 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 16. Europe Deep Learning Market 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 17. Asia pacific Deep Learning Market 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 18. Latin America Deep Learning Market 2019 & 2029 (USD Billion)
  • FIG 19. Global Deep Learning Market, company Market share analysis (2021)

List of tables and figures and dummy in nature, final lists may vary in the final deliverable

目次

Global Deep Learning Market is valued approximately at USD 37.15billion in 2021 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 33.5% over the forecast period 2022-2029. A sequence of computer instructions or algorithms known as "deep learning" are based on the structure and operation of the brain. It is a branch of machine learning. Deep learning is a method for teaching computers to learn by doing. Deep learning is frequently referred to as artificial neural networks or deep neural networks. Statistics and predictive modelling are also important components of data science, which also includes deep learning. The Deep Learning market is expanding because of factors such as increased penetration in big data analytics, improvement in deep learning algorithms and rising investment for the development of AI and ML However, requirement of large training datasets for recognition and high capital investment may halt market growth.

According to Statista, in year 2018 Volume of data/information created, captured, copied, and consumed worldwide stood at 33 zettabytes which increased to 79 zettabytes in year 2021 and it is projected to reach at 181 zettabytes by year 2025. Thus, rise in generation of data volume across the world is fostering market growth. Thus rising data volume generation across the world is catering the market growth. Along with these, the market is growing rapidly due to the widespread adoption of connected devices in educational institutions and government measures to enhance industry vertical digitalization. For instance, the Australian Catholic University (ACU) created a data lake in July 2020 using its newly combined data environment to offer a unified view of student progress. In order to assist students who might require further support or who run the risk of quitting the university altogether, it makes use of Microsoft's Power BI and Azure data platform. As a result, this is seen as a significant component promoting market expansion. In addition, increasing adoption of cloud-based technology across several industries. However, the high cost of Deep Learning stifles market growth throughout the forecast period of 2022-2029.

The key regions considered for the Global Deep Learning Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. North America dominated the market in terms of revenue, owing to rising investment in artificial intelligence, rise in adoption of image and pattern recognition technology. Whereas, Europe is expected to grow with a highest CAGR during the forecast period, owing to factors such as rising government initiatives to adopt artificial intelligence and machine learning in various end use industry.

Major market player included in this report are:

  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • ARM Ltd.
  • Clarifai, Inc.
  • Entilic
  • Google, Inc.
  • HyperVerge
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation

Recent Developments in the Market:

  • In June 2020, Facebook AI Research announced the launch of TransCoder. It is a system which utilizes unsupervised deep-learning in conversion of code from one programming language to the another.
  • In May 2020, IBM announced that it would use a variety of artificial intelligence (AI) technologies to automate the management of IT operations and modernise applications. It employs machine learning and deep learning algorithms to time series data, semi-structured logs, structured data, and unstructured data spanning IT issues and human dialogues to trace the history of a problem.

Global Deep Learning Market Report Scope:

  • Historical Data 2019-2020-2021
  • Base Year for Estimation 2021
  • Forecast period 2022-2029
  • Report Coverage Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
  • Segments Covered Solution, Hardware, Application, End use, Region
  • Regional Scope North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Rest of the World
  • Customization Scope Free report customization (equivalent up to 8 analyst's working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and Solution offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below.

By Solution:

  • Hardware
  • Software
  • Services

By Hardware:

  • Central Processing Unit (CPU)
  • Graphics Processing Unit (GPU)
  • Field Programmable Gate Array (FPGA)
  • Application-Specific Integration Circuit (ASIC)

By Application:

  • Image recognition
  • Voice recognition
  • Video surveillance & diagnostics
  • Data mining

By End Use:

  • Automotive
  • Aerospace & Defense
  • Healthcare
  • Retail
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • RoLA
  • Rest of the World

Table of Contents

Chapter 1. Executive Summary

  • 1.1. Market Snapshot
  • 1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2019-2029 (USD Billion)
    • 1.2.1. Deep Learning Market, by Region, 2019-2029 (USD Billion)
    • 1.2.2. Deep Learning Market, by Solution, 2019-2029 (USD Billion)
    • 1.2.3. Deep Learning Market, by Hardware, 2019-2029 (USD Billion)
    • 1.2.4. Deep Learning Market, by Application, 2019-2029 (USD Billion)
    • 1.2.5. Deep Learning Market, by End Use, 2019-2029 (USD Billion)
  • 1.3. Key Trends
  • 1.4. Estimation Methodology
  • 1.5. Research Assumption

Chapter 2. Global Deep Learning Market Definition and Scope

  • 2.1. Objective of the Study
  • 2.2. Market Definition & Scope
    • 2.2.1. Scope of the Study
    • 2.2.2. Industry Evolution
  • 2.3. Years Considered for the Study
  • 2.4. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Deep Learning Market Dynamics

  • 3.1. Deep Learning Market Impact Analysis (2019-2029)
    • 3.1.1. Market Drivers
      • 3.1.1.1. Increased penetration in big data analytics
      • 3.1.1.2. Improvement in deep learning algorithms
      • 3.1.1.3. Rising investment for the development of AI and ML
    • 3.1.2. Market Challenges
      • 3.1.2.1. Requirement of large training datasets for recognition
      • 3.1.2.2. High Capital Investment
    • 3.1.3. Market Opportunities
      • 3.1.3.1. Increasing adoption of cloud-based technology across several industries

Chapter 4. Global Deep Learning Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
  • 4.2. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model (2019-2029)
  • 4.3. PEST Analysis
    • 4.3.1. Political
    • 4.3.2. Economical
    • 4.3.3. Social
    • 4.3.4. Technological
  • 4.4. Top investment opportunity
  • 4.5. Top winning strategies
  • 4.6. Industry Experts Prospective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Risk Assessment: COVID-19 Impact

  • 5.1. Assessment of the overall impact of COVID-19 on the industry
  • 5.2. Pre COVID-19 and post COVID-19 Market scenario

Chapter 6. Global Deep Learning Market, by Solution

  • 6.1. Market Snapshot
  • 6.2. Global Deep Learning Market by Solution, Performance - Potential Analysis
  • 6.3. Global Deep Learning Market Estimates & Forecasts by Solution 2019-2029 (USD Billion)
  • 6.4. Deep Learning Market, Sub Segment Analysis
    • 6.4.1. Hardware
    • 6.4.2. Software
    • 6.4.3. Services

Chapter 7. Global Deep Learning Market, by Hardware

  • 7.1. Market Snapshot
  • 7.2. Global Deep Learning Market by Hardware, Performance - Potential Analysis
  • 7.3. Global Deep Learning Market Estimates & Forecasts by Hardware 2019-2029 (USD Billion)
  • 7.4. Deep Learning Market, Sub Segment Analysis
    • 7.4.1. Central Processing Unit (CPU)
    • 7.4.2. Graphics Processing Unit (GPU)
    • 7.4.3. Field Programmable Gate Array (FPGA)
    • 7.4.4. Application-Specific Integration Circuit (ASIC)

Chapter 8. Global Deep Learning Market, by Application

  • 8.1. Market Snapshot
  • 8.2. Global Deep Learning Market by Application, Performance - Potential Analysis
  • 8.3. Global Deep Learning Market Estimates & Forecasts by Application 2019-2029 (USD Billion)
  • 8.4. Deep Learning Market, Sub Segment Analysis
    • 8.4.1. Image recognition
    • 8.4.2. Voice recognition
    • 8.4.3. Video surveillance & diagnostics
    • 8.4.4. Data mining

Chapter 9. Global Deep Learning Market, by End Use

  • 9.1. Market Snapshot
  • 9.2. Global Deep Learning Market by End Use, Performance - Potential Analysis
  • 9.3. Global Deep Learning Market Estimates & Forecasts by End Use 2019-2029 (USD Billion)
  • 9.4. Deep Learning Market, Sub Segment Analysis
    • 9.4.1. Automotive
    • 9.4.2. Aerospace & Defense
    • 9.4.3. Healthcare
    • 9.4.4. Retail
    • 9.4.5. Others

Chapter 10. Global Deep Learning Market, Regional Analysis

  • 10.1. Deep Learning Market, Regional Market Snapshot
  • 10.2. North America Deep Learning Market
    • 10.2.1. U.S. Deep Learning Market
      • 10.2.1.1. Solution breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
      • 10.2.1.2. Hardware breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
      • 10.2.1.3. Application breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
      • 10.2.1.4. End Use breakdown estimates & forecasts, 2019-2029
    • 10.2.2. Canada Deep Learning Market
  • 10.3. Europe Deep Learning Market Snapshot
    • 10.3.1. U.K. Deep Learning Market
    • 10.3.2. Germany Deep Learning Market
    • 10.3.3. France Deep Learning Market
    • 10.3.4. Spain Deep Learning Market
    • 10.3.5. Italy Deep Learning Market
    • 10.3.6. Rest of Europe Deep Learning Market
  • 10.4. Asia-Pacific Deep Learning Market Snapshot
    • 10.4.1. China Deep Learning Market
    • 10.4.2. India Deep Learning Market
    • 10.4.3. Japan Deep Learning Market
    • 10.4.4. Australia Deep Learning Market
    • 10.4.5. South Korea Deep Learning Market
    • 10.4.6. Rest of Asia Pacific Deep Learning Market
  • 10.5. Latin America Deep Learning Market Snapshot
    • 10.5.1. Brazil Deep Learning Market
    • 10.5.2. Mexico Deep Learning Market
    • 10.5.3. Rest of Latin America Deep Learning Market
  • 10.6. Rest of The World Deep Learning Market

Chapter 11. Competitive Intelligence

  • 11.1. Top Market Strategies
  • 11.2. Company Profiles
    • 11.2.1. Advanced Micro Devices, Inc.
      • 11.2.1.1. Key Information
      • 11.2.1.2. Overview
      • 11.2.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 11.2.1.4. Product Summary
      • 11.2.1.5. Recent Developments
    • 11.2.2. ARM Ltd.
    • 11.2.3. Clarifai, Inc.
    • 11.2.4. Entilic
    • 11.2.5. Google, Inc.
    • 11.2.6. HyperVerge
    • 11.2.7. IBM Corporation
    • 11.2.8. Intel Corporation
    • 11.2.9. Microsoft Corporation
    • 11.2.10. NVIDIA Corporation

Chapter 12. Research Process

  • 12.1. Research Process
    • 12.1.1. Data Mining
    • 12.1.2. Analysis
    • 12.1.3. Market Estimation
    • 12.1.4. Validation
    • 12.1.5. Publishing
  • 12.2. Research Attributes
  • 12.3. Research Assumption