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突破性进展。以下是关键知识点梳理：
1. 基础概念
- 神经网络：模拟人脑神经元的数学模型，通过多层非线性变换实现复杂模式识别
- 训练过程：使用反向传播算法优化参数，通过损失函数衡量预测误差
- 激活函数：如ReLU、Sigmoid等，决定神经元的输出特性
2. 核心技术
2.1 卷积神经网络 (CNN)
- 专为处理网格数据设计，通过卷积核提取局部特征
- 常用于图像分类、目标检测等任务
2.2 循环神经网络 (RNN)
- 支持序列数据处理，具备记忆能力
- 广泛应用于语音识别、文本生成等场景
2.3 迁移学习
- 通过预训练模型迁移特征，提升小数据集训练效果
- 如使用ImageNet预训练模型进行定制化图像分类
3. 应用场景
- 计算机视觉：人脸识别、医学影像分析
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 自动驾驶：目标检测与路径规划
4. 发展趋势
- 量子计算与深度学习的结合
- 边缘计算推动实时AI应用
- 自动化机器学习 (AutoML) 工具普及
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