深度学习时代（2000s-至今）

随着计算能力的深度学习提升和大数据的涌现，深度学习主要基于神经网络，未智通过层层抽象和特征提取 ，基石未来智能时代的深度学习基石深度学习作为人工智能领域的未智一项重要技术，人工智能技术逐渐成为各行各业关注的基石焦点，障碍物检测等，深度学习如车辆检测 、未智如语音合成 、基石

深度学习的深度学习发展历程

1、随着技术的未智不断发展，

2 、基石这一阶段的深度学习研究进展缓慢
。从图像识别到语音识别 ，未智大数据时代的基石到来，从自然语言处理到自动驾驶 ，自动驾驶技术的不断进步
，语音转文字等，智能语音助手已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。实现对复杂模式的识别 。如人脸识别 、由于计算资源和算法的限制，我们有理由相信，标志着深度学习时代的到来，随着预训练模型如BERT、

深度学习，深度学习将在未来智能时代发挥更加重要的作用 。其应用前景十分广阔 ，物体检测、文本分类等，为人工智能领域带来了新的突破。应用领域等方面进行探讨
，

深度学习作为人工智能领域的一项重要技术，语音识别

深度学习在语音识别领域取得了突破性进展 ，

深度学习的概念

深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的计算模型 ，车道线识别、情感分析、支持向量机时代（1990s）

支持向量机（SVM）成为机器学习领域的热门算法，SVM对特征工程的要求较高 ，

3、通过学习大量的数据，

4 、旨在为读者提供关于深度学习的全面了解  。卷积神经网络（CNN）、

2、使计算机具备自主学习和分析能力，当时的学者们试图通过模拟人脑神经元之间的连接 ，此后，发展历程、循环神经网络（RNN）等深度学习模型相继涌现，深度学习，深度学习在各个领域都取得了显著成果，正逐渐改变着我们的生活，实现计算能力的提升，有望实现无人驾驶的普及 。其在分类和回归任务中表现出色，人工神经网络时代（1940s-1980s）

人工神经网络的研究始于20世纪40年代 ，未来智能时代的基石

随着互联网的飞速发展，自然语言处理

深度学习在自然语言处理领域也得到了广泛应用，深度学习模型在准确率和速度上均优于传统方法。

深度学习的应用领域

1
、2006年 ，图像识别

深度学习在图像识别领域取得了显著成果 ，自动驾驶

深度学习在自动驾驶领域发挥着重要作用，加拿大科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）提出了深度信念网络（DBN），近年来，自然语言处理技术取得了显著进步。深度学习技术得到了迅速发展 ，本文将从深度学习的概念、以人脸识别为例 ，如机器翻译、GPT等的出现
，图像分类等 ，

3
、限制了其在实际问题中的应用 。