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深度学习ppt课
件
c
o
•深度学习概述
•深度学习的主要算法
n
•深度学习的应用领域
t•深度学习的挑战与解决方案
e目录•深度学习的未来展望
n
t
s
01
CATALOGUE
深度学习概述
定义与特点
深度学习是机器学习的一个分支，主要利用神
经网络技术实现高级别的特征学习和分类。
深度学习的特点是使用多层次的非线性变换来
抽象和表示输入数据，从而在复杂的任务中获
得更好的性能。
深度学习需要大量的标注数据进行训练，并且
计算资源需求较高，因此在实际应用中需要充
分考虑计算资源和数据量的限制。
深度学习的重要性
深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理
等领域取得了显著成果，为人工智能技术的发展
1带来了新的突破。
深度学习能够处理大规模、高维度的数据，并能
2够自动提取特征，提高了分类和预测的准确率。
深度学习在自动驾驶、医疗诊断、金融风控等领
域有广泛的应用前景，为各行业带来了巨大的商
3业价值。
深度学习的历史与发展
01020304
近年来，随着GPU和云计算
随着计算资源的不断进步和技术的发展，深度学习的计目前，深度学习已经成为了
深度学习的起源可以追溯到
数据量的增长，深度学习在算能力得到了大幅提升，同人工智能领域的研究热点，
20世纪80年代，当时神经网
21世纪初开始取得突破性进时也出现了许多优秀的深度未来将继续在各个领域发挥
络的研究开始兴起。
展。学习框架，如TensorFlow、重要作用。
PyTorch等。
02
CATALOGUE
深度学习的主要算法
神经网络
神经网络是深度学习的核心基础，通过训练，神经网络能够学习到神经
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