同时，深度学习模型的训练可以利用并行计算和分布式系统，大幅度缩短了训练时间。获取大规模的标注数据可能会面临成本高、隐私问题等挑战。对于非专业人士而言，建立和应用深度学习模型可能较为困难。因此，在应用深度学习技术时需权衡其优势和限制，结合具体问题和数据情况，选择合适的方法和策略。
深度学习技术在人工智能中具有以下优势：
1. 强大的模式识别能力：深度学习可以从大量数据中学习并发现复杂的模式和关联，能够处理高维度的数据，如图像、语音、文本等，从而实现高精度的模式识别和分类。
2. 高度自动化：深度学习算法可以自动从数据中学习特征表示和模型结构，大大减少了人工特征工程的工作量。同时，深度学习模型的训练过程也是自动的，只需要提供足够的数据和标签即可。
3. 可扩展性：深度学习模型可以通过增加网络层数或参数量来提高模型的性能，具有较强的可扩展性。同时，深度学习模型的训练可以利用并行计算和分布式系统，大幅度缩短了训练时间。
然而，深度学习技术也存在一些限制：
1. 数据需求大：深度学习模型需要大量的有标签数据进行训练，而且这些数据需要代表真实世界的各种情况和变化。获取大规模的标注数据可能会面临成本高、隐私问题等挑战。
2. 模型黑箱化：深度学习模型通常具有大量的参数和复杂的结构，使得其内部机制难以理解和解释。这使得模型在决策过程中缺乏透明度和可解释性，影响了对模型的信任和应用。
3. 资源消耗大：训练和部署深度学习模型通常需要大量的计算资源和存储空间。特别是在大规模的实际应用中，模型的训练和推理过程可能需要运行在分布式系统上，这给资源和能耗方面带来了较大压力。
4. 需要高度专业的技术：深度学习需要对各种网络结构、优化算法、调参等方面有深入的理解和经验。对于非专业人士而言，建立和应用深度学习模型可能较为困难。
因此，在应用深度学习技术时需权衡其优势和限制，结合具体问题和数据情况，选择合适的方法和策略。