當今，人工智能和深度學習已經成為許多領域的關鍵技術。在生態(tài)學和環(huán)境保護領域，魚類識別是一項重要的任務，因為準確識別和監(jiān)測魚類種群對于保護水生生物多樣性和可持續(xù)漁業(yè)管理至關重要?；谏疃葘W習的魚類識別系統(tǒng)能夠自動識別和分類不同種類的魚類，為生態(tài)學研究和漁業(yè)管理提供有力的工具。

基于深度學習的魚類識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）進行魚類圖像分類。我們將使用Python編程語言和深度學習庫TensorFlow來實現這個系統(tǒng)。

首先，我們需要一個用于訓練和測試的魚類圖像數據集。我們可以從公開的魚類圖像數據庫中獲取數據集，如FishNe或Fish4Knowledge。這些數據庫提供了大量的魚類圖像，并按照不同的魚類種類進行了標注。

在獲取了數據集后，我們可以開始構建深度學習模型。在本系統(tǒng)中，我們將使用一個經典的CNN架構，例如ResNet或VGGNet。這些模型在圖像分類任務中表現出色，并且已經在許多實際應用中得到驗證。

代碼實現

在代碼實現方面，我們可以使用TensorFlow庫來構建和訓練CNN模型。以下是一個簡化的代碼示例，用于構建一個基于ResNet的魚類識別系統(tǒng)：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow