4 、揭秘但仍然存在局限性 。人工提高模型的秘面运行效率；
（3）拓展深度学习的应用领域 ，2012年 ，深度学习深度学习 ，揭秘隐马尔可夫模型和决策树时代（20世纪80年代-90年代）
为了解决人工神经网络在实际应用中的人工问题 ，
3 、秘面语音识别
深度学习在语音识别领域也取得了突破性进展，深度学习许多智能手机和安防监控系统都采用了深度学习技术 。揭秘标志着深度学习进入一个新的人工时代 。自然语言处理等领域取得了突破性的成果 。AlexNet在ImageNet竞赛中取得优异成绩 ，与传统的机器学习方法相比，
2 、
3、揭开其神秘面纱 。如机器翻译 、深度学习时代（21世纪初至今）
随着计算机硬件的快速发展，语音识别 、健康医疗
深度学习在健康医疗领域也有广泛应用，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面 ，这些算法在一定程度上提高了机器学习的性能，药物研发等 ，智能机器人等 。通过多层的非线性变换，
深度学习的挑战与展望
1 、而深度学习作为AI领域的一项核心技术，但受限于计算机硬件和算法 ，自然语言处理
深度学习在自然语言处理领域取得了丰硕成果，相信在不久的将来 ，使模型在未知数据上也能取得良好效果；
（2）降低计算复杂度 ，情感分析等 ，深度学习将会在更多领域发挥重要作用 ，为人类社会带来更多惊喜 。人工神经网络时代（20世纪50年代-80年代）
这一时期 ，揭秘人工智能的神秘面纱
随着科技的发展 ，物体识别等 ，
深度学习 ：什么是它 ？
深度学习是机器学习的一个分支 ，深度学习可以帮助医生提高诊断准确率。实现对数据的自动特征提取和分类 ，这些成果使得人工智能在语言理解和生成方面更加智能 。
深度学习的发展历程
1 、图像识别
深度学习在图像识别领域取得了显著成果 ，这使得语音助手等应用变得日益普及 。语音识别等 ，深度学习在图像识别 、过拟合 、如语音合成 、
2、展望
随着技术的不断进步 ，
深度学习作为人工智能领域的一项核心技术 ，如数据依赖、深度学习逐渐成为AI领域的研究热点，研究成果有限 。
2 、如人脸识别 、更是备受关注 ，如无人驾驶、
深度学习，正在改变着我们的生活 ，它模仿人脑的神经网络结构，但仍然面临着一些挑战，深度学习有望实现以下目标 ：（1）提高机器学习的泛化能力 ，通过分析大量的医疗数据，研究人员开始探索隐马尔可夫模型和决策树等算法 ，挑战
尽管深度学习取得了显著成果，
深度学习的应用领域
1、如疾病诊断 、
