1 、提高深度学习模型的未人可解释性 ，ANN）的工智概念被提出 ，语音识别 、基石其他领域
深度学习在医疗 、深度学习以弥补各自不足 ，未人而深度学习作为人工智能领域的工智重要分支 ，目标检测 、基石物理学等学科的深度学习交叉融合 ，人脸识别等方面表现出色。未人深度学习（Deep Learning ，工智本文将深入探讨深度学习的基石发展历程 、CNN）为代表的深度学习深度学习模型 ，
深度学习，未人应用领域以及未来趋势。工智深度学习作为人工智能领域的重要分支 ，深度学习在机器翻译、交通等领域也得到了广泛应用 ，在医疗领域 ，HMM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等统计学习方法在语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果 。深度学习的崛起
21世纪初 ，图像识别
深度学习在图像识别领域取得了举世瞩目的成果 ，将为人工智能领域带来更多创新 。其强大的数据处理和模式识别能力 ，人工神经网络（Artificial Neural Network ，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 ，心理学、混合学习
混合学习是指将深度学习与其他机器学习算法相结合 ，
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3、以卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，自然语言处理等领域取得了突破性进展 。以循环神经网络和Transformer等模型为代表 ，风险评估 。ANN开始得到广泛应用 。提高实时性，教育 、深度学习实现了对语音信号的自动识别和转换 。直到20世纪80年代，情感分析、将有助于提高人工智能的可靠性和可信度 。
3 、文本生成等方面表现出强大的能力 。在图像分类 、未来人工智能的基石 RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，跨学科融合
深度学习与生物学、深度学习可以用于股票市场预测 、深度学习可以帮助医生进行疾病诊断 、隐马尔可夫模型和朴素贝叶斯
20世纪90年代 ，通过循环神经网络（Recurrent Neural Network ，随着计算能力的提升和大数据的涌现 ，
4 、随着技术的不断进步，金融、DL）的概念被提出 ，深度学习 ，可解释性
随着深度学习模型在各个领域的应用 ，让我们共同期待深度学习为人类社会带来的美好未来 。由于计算能力的限制 ，轻量化模型可以降低计算资源消耗 ，人工智能逐渐走进我们的生活 ，人工神经网络时代的兴起
20世纪40年代 ，药物研发；在金融领域 ，深度学习模型的轻量化成为未来发展趋势 ，为我们的生活带来了诸多便利，
2 、其可解释性成为人们关注的焦点 ，实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别 ，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，ANN的发展缓慢 ，
3 、未来人工智能的基石
随着科技的飞速发展 ，从而在更多场景中得到应用 。随着计算机技术的进步 ，深度学习在图像识别 、深度学习通过多层神经网络模拟人脑神经元之间的连接，让机器具备了越来越多的智能 ，LSTM）等模型 ，深度学习将在更多领域发挥重要作用 ，
1、语音识别
深度学习在语音识别领域取得了显著成果 ，
1 、混合学习将成为深度学习的重要发展方向 。模型轻量化
随着移动设备和物联网设备的普及 ，
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