深度学习作为人工智能领域的重要分支，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。以下内容将帮助您理解其基础概念与应用方向：
🌱 什么是深度学习？
深度学习（Deep Learning）是一种模仿人脑处理数据方式的机器学习方法，通过多层神经网络（Neural Network）实现特征自动提取与模式识别。其核心在于：
- 多层结构：包含输入层、隐藏层和输出层的层级化模型
- 训练过程：利用反向传播算法（Backpropagation）优化参数
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等非线性变换组件
🌟 典型应用场景
- 图像识别（如人脸识别、物体检测）
- 自然语言处理（如机器翻译、情感分析）
- 语音识别（如智能助手、语音转文字）
- 时间序列预测（如股票趋势分析、天气预测）
🧭 延伸学习路径
如需深入了解深度学习的数学基础，建议阅读：
/community/tech-docs/ai-basics
该文档将帮助您掌握线性代数与概率论在深度学习中的应用。
📌 提示：深度学习需要大量数据与计算资源，建议从简单模型（如MNIST手写数字识别）开始实践。