深度学习是人工智能领域的一个重要分支，通过模拟人脑处理数据的方式，实现对复杂模式的识别与学习。以下是其核心要点：
核心概念 🔍
- 神经网络：由多层节点构成，模仿生物神经元的连接方式
- 训练过程：利用大量数据通过反向传播算法优化模型参数
- 优化算法：如梯度下降（Gradient_Descent）和Adam优化器
应用场景 🌍
- 医疗影像分析：辅助诊断CT、MRI等医学图像
- 自动驾驶：处理道路识别与实时决策
- 自然语言处理：如机器翻译和情感分析
扩展阅读 📚
想了解更多？可访问机器学习基础了解核心原理。