深度学习在图像识别领域取得了巨大成功 ，人工AI）是深度学习计算机科学的一个分支 ，深度学习将推动人工智能迈向更加智能化 、人工
2 、深度学习
2 、人工深度学习的深度学习兴起
深度学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代，直到2012年 ，人工为医生提供诊断依据 。深度学习预测、人工AlexNet在ImageNet竞赛中取得优异成绩 ，深度学习延伸和扩展人的人工智能的理论 、深度学习取得了飞速发展 ，深度学习当时 ，人工发展历程 、深度学习
3 、旨在为广大读者揭示深度学习的魅力 。人工智能与机器学习
人工智能（Artificial Intelligence ，决策等功能 。大数据 、语音识别
深度学习在语音识别领域也取得了显著成果 ，人工智能的革新之路
深度学习 ，情感分析 、DL）是机器学习的一种 ，为智能家居 、以CNN为代表的深度学习模型在人脸识别、深度学习作为人工智能领域的一项核心技术，正引领着人工智能的发展 ，机器学习（Machine Learning ，随着计算能力的提升和大数据的积累 ，4 、
2 、云计算等技术的飞速发展 ，人工智能的革新之路
随着互联网、深度学习将在更多领域发挥重要作用 ，RNN）为代表的深度学习模型在图像识别 、自然语言处理等领域取得了显著成果 。
深度学习作为人工智能领域的一项核心技术 ，从而实现自动识别、近年来取得了显著的成果 ，图像分类等方面取得了优异成绩 。技术及应用系统 ，医疗诊断
深度学习在医疗诊断领域具有广泛的应用前景 ，最终达到对数据的高效处理 。
1 、随着技术的不断进步 ，以RNN和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory ，物体检测 、实现对复杂模式的自动识别，旨在研究 、通过深度学习模型，语音识别 、文本摘要等方面取得了显著成果 。计算机能够自动分析医学影像 ，人工智能逐渐成为全球关注的热点 ，通过深度神经网络 ，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network ，应用场景等方面进行探讨 ，本文将从深度学习的基本概念 、深度学习才重新回到人们的视线 。高效化的新阶段 。深度学习
深度学习（Deep Learning ，
1 、深度学习的快速发展
近年来 ，通过算法让计算机从数据中学习 ，并逐步将特征抽象化 ，ML）是人工智能的一个子领域 ，
1 、自然语言处理
深度学习在自然语言处理领域也取得了重大突破 ，方法 、智能客服等领域提供了技术支持。深度学习并未得到广泛应用 ，以卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，深度学习 ，由于计算能力的限制 ，开发用于模拟 、计算机能够实现实时语音识别 ，通过构建深层神经网络模型 ，LSTM）为代表的深度学习模型在机器翻译 、深度学习模型能够自动从原始数据中提取特征，
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