应用开发者社区将继续采用API及其它编程抽象方案，旨在降低代码行数以快速完成核心算法功能的开发。展望未来，深度学习开发者将越来越多地腰牌集成化、开放、基于云的开发环境，并由此访问更为广泛的现成及可插拔算法库。这一切将使得深度学习应用以可组装容器化微服务的形式实现API驱动型开发。此类工具将自动实现更多深度学习开发管道功能，同时提供适用于笔记本设备的协作与共享规范。随着这种趋势的加剧，我们将看到更多诸如《50行代码(Pytorch)实现生成式对抗网络》这样的头条新闻。
5.深度学习工具集将支持可复用组件的可视化开发
深度学习工具集将引入更多模块化功能以实现可视化设计、配置以及立足于原有构建组件的新模型训练。其中大部分可复用组件将通过“翻译学习”从原有项目中提取，用以解决类似的用例。可复用深度学习工件将被结合到标准库与接口当中，具体包括特征表达、神经节点分层、权重方法、训练方法、学习速率以及其它与原有模型相关的功能。
6.深度学习工具将被嵌入至每一类设计面
现在讨论“深度学习民主化”进程还为时过早。在未来五到十年内，深度学习开发工具、库以及语言将逐渐成为每一种软件开发工具集内的标准组件。同样重要的是，这些用户友好型深度学习开发能力将被嵌入至生成式设计工具内，以供艺术家、设计师、架构师以及来自各个领域的创造性工作者使用。推动这一切的正是深度学习工具的易用性，其强大的能力将被广泛应用于图像搜索、自动标记、仿真渲染、分辨率增强、风格转换、图形启发以及音乐编曲等层面。
随着深度学习在大规模市场化应用领域的快速推进，其将与数据可视化、商务智能与预测分析一道成为众多行业的立足基石。而各类尝试学习方案也将开始向自助服务式云交付模式转型，从而为那些不希望接触底层技术复杂性的用户提供便利。而这，也正是长久以来技术发展的必然趋势。