9 以下哪項不是深度學習的應用
(A) 語音識別
(B) 自動駕駛
(C) 人臉識別
(D) 情感分析

現在，讓我們回頭看其他選項：

• (A) 語音識別： 毫無疑問，深度學習是語音識別的關鍵技術。從聲學模型到語言模型，深度學習模型（如 DNN, RNN, LSTM, Transformer）已經取代了許多傳統方法，大大提高了準確性。

• (B) 自動駕駛： 自動駕駛系統的核心就是感知和決策。深度學習在圖像識別（識別障礙物、車道線、交通標誌）、物體偵測（偵測行人、其他車輛）以及路徑規劃等方面發揮著至關重要的作用。沒有深度學習，現代自動駕駛系統的複雜性和準確性是難以想像的。

• (C) 人臉識別： 人臉識別同樣是深度學習（特別是卷積神經網絡 CNN）的標誌性應用。CNN 在從圖像中提取特徵方面非常強大，這使得人臉識別的準確度大大提高。

讓我重新評估我的第一印象，我可能誤解了問題的重點。 當問題問「以下哪項不是深度學習的應用」時，它是在尋找一個幾乎不依賴或不以深度學習為核心的應用，或者說，這個應用可以在沒有深度學習的情況下實現（儘管可能不如深度學習的結果好）。

在這種情況下：

• 語音識別：現代語音識別高度依賴深度學習。
• 自動駕駛：現代自動駕駛系統高度依賴深度學習。
• 人臉識別：現代人臉識別高度依賴深度學習。
• 情感分析：雖然深度學習極大地增強了情感分析，但傳統上，情感分析也可以透過非深度學習的方法（如基於規則、詞典、傳統機器學習算法）來實現，並且在深度學習興起之前已經存在並有實際應用。

所以，最符合「不是深度學習的應用」這個描述的，或者說，是深度學習「非必要」的應用，是情感分析。

我的初始回答是正確的，但解釋方面可能有些含糊。 抱歉造成了您的困惑。

最終答案仍然是 (D) 情感分析，理由是：雖然深度學習極大地改進了情感分析，但情感分析並非如語音識別、自動駕駛、人臉識別那樣，完全是深度學習帶來才得以實現或達到現今水平的。情感分析有更長的歷史，並且存在非深度學習的解決方案。