第一章 引言

人工智能（AI）作為21世紀最具變革性的技術之一，正通過深度學習（Deep Learning）等核心技術推動各行業的智能化進程。從計算機視覺到自然語言處理，從醫療診斷到工業制造，深度學習通過模擬人腦神經網絡的層次化學習機制，實現了對復雜數據的高效分析與決策。本文結合前沿技術框架與行業應用案例，探討深度學習的核心原理及其在多個領域的實踐路徑，并附代碼實例以增強技術理解。

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第二章 深度學習的技術基礎

2.1 深度學習的定義與發展

深度學習是機器學習的分支，通過多層神經網絡自動提取數據特征。其發展經歷了三個階段：

• 早期探索（1950-1980年代）：感知機模型提出，但因算力限制未能突破。
• 復興期（2000-2010年代）：Hinton等人提出深度置信網絡，GPU算力提升推動卷積神經網絡（CNN）在圖像識別中的成功。
• 爆發期（2010年代至今）：生成對抗網絡（GAN）、Transformer架構等推動AI進入多模態時代，如ChatG