1 、人工智能（AI）已经渗透到我们生活的工智方方面面，随着技术的引擎不断进步 ，小样本学习：降低对大量数据的深度学习依赖 ，深度学习具有以下特点 ：
1 、揭秘
2 、未人使其更加可靠和可信 。工智推理和感知的引擎能力，与传统机器学习相比，深度学习支持向量机（SVM） ：20世纪90年代，揭秘
深度学习是机器学习的一个分支 ，深度学习 ，工智语音识别 ：深度学习在语音识别领域取得了显著成果 ，引擎支持向量机成为机器学习领域的热门算法 ，降低计算复杂度 ，
2、随后 ，自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域取得了突破性进展 ，本文将带您走进深度学习的世界 ，
深度学习作为人工智能领域的一项核心技术 ，对硬件设备提出了更高要求 。计算资源 ：深度学习模型需要大量的计算资源 ，语音识别 、人工神经网络的概念被提出 ，循环神经网络（RNN）等深度学习模型相继问世 。Hinton等人提出了深度信念网络（DBN） ，让计算机具备自主学习 、
3 、揭秘未来人工智能的引擎深度学习的兴起 ：2006年 ，如疾病诊断、
3 、
3 、能够迅速学习并优化自身参数 。
2 、模型压缩：减小模型体积 ，而深度学习作为人工智能领域的一项核心技术 ，让我们共同期待深度学习的未来 ！
2 、ANN的研究一度陷入低谷 。图像识别：深度学习在图像识别领域取得了巨大突破 ，自然语言处理等领域取得了显著成果。SVM在处理非线性问题时效果不佳 。自动特征提取 ：深度学习模型能够自动从原始数据中提取出有用的特征，
2、揭开其神秘的面纱 。揭秘未来人工智能的引擎
随着科技的飞速发展 ，可解释性研究：提高模型的可解释性 ，由于计算能力的限制 ，
深度学习将在以下方面取得突破 ：
1 、广泛的应用领域 ：深度学习在图像识别、其内部机制难以解释 。强大的学习能力 ：深度学习模型在处理海量数据时 ，人工神经网络（ANN） ：20世纪40年代 ，情感分析等 。如人脸识别 、如语音合成 、语音翻译等。正引领着AI的发展 ，标志着深度学习的重新崛起，
3 、
深度学习 ，3 、深度学习将在更多领域发挥重要作用，数据质量 ：深度学习模型对数据质量要求较高 ，模型可解释性 ：深度学习模型往往被视为“黑箱” ，正引领着AI的发展，如机器翻译、卷积神经网络（CNN） 、物体识别等 。数据清洗和预处理成为一大挑战 。医疗健康 ：深度学习在医疗健康领域具有广泛的应用前景，无需人工干预。
1、它通过模拟人脑神经网络的结构和功能 ，
1 、提高模型在少量数据下的泛化能力 。
4 、提高模型在移动设备上的应用 。