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每个节点也称为一个人工神经元，它们连接到另一个节点，具有相关的权重和阈值。
如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，那么会激活该节点，并将数据发送到网络的下一层。否则，不会将数据传递到网络的下一层。;机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费;最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。
深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。
深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现;机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系;传感器;智能传感器;传感器的应用;三、拓展学习;三、拓展学习;人工智能已经从一个科幻小说式的探索领域，发展成一个蓬勃发展的科技领域，同时也带来了新一轮的恐慌：人类是否会被人工智能取代?
“人工智能科普营”正在举行一场辩论赛：人类以后会被人工智能所取代吗?根据你的理解和掌握的资料给出你的观点。
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