深度学习作为人工智能的核心技术，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。以下是关键知识点梳理：
1. 基础概念
- 深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式
- 典型模型包括：CNN（卷积神经网络）🖼️、RNN（循环神经网络）🔄、Transformer 🧩
- 与传统机器学习的区别：自动提取特征 vs 手动设计特征
2. 核心应用场景
- 计算机视觉：人脸识别 👀、物体检测 🔍
- 自然语言处理：机器翻译 📚、情感分析 😊
- 强化学习：游戏AI 🎮、自动驾驶 🚗
3. 技术挑战
- 数据需求量大 💾
- 模型可解释性差 🤯
- 计算资源消耗高 ⚙️
4. 扩展学习
欲深入了解神经网络原理，可参考：
神经网络基础