神经网络作为人工智能的核心技术之一，已广泛应用于多个领域。以下是几个典型应用场景：

1. 图像识别 📸

通过卷积神经网络（CNN），可以实现对图片内容的自动识别与分类。例如：

  • 手写数字识别（如MNIST数据集）
  • 医疗影像分析（如X光片、CT扫描）
  • 自动驾驶中的物体检测
图像识别

2. 自然语言处理 📖

循环神经网络（RNN）和Transformer模型在NLP中表现突出：

  • 机器翻译（如英文到中文）
  • 情感分析（判断文本情绪倾向）
  • 文本生成（如对话机器人）
自然语言处理

3. 推荐系统 🎯

深度学习模型通过分析用户行为数据，实现个性化推荐：

  • 网络视频内容推荐
  • 电商平台商品推荐
  • 音乐流媒体服务推荐
推荐系统

4. 游戏AI 🎮

神经网络可训练AI在复杂环境中决策：

  • 国际象棋、围棋等策略游戏
  • 游戏角色行为模拟
  • 环境交互与动态响应

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