深度学习（英文名称：”Deep Learning”）是机器学习的一个子领域，专注于使用称为神经网络的算法，尤其是深层神经网络，来学习数据中的复杂模式。以下是深度学习的一些核心概念：
- 基于神经网络：深度学习模型通常基于人工神经网络，尤其是那些有许多隐藏层的网络。这些多层结构使得深度学习模型能够学习数据中的高层次特征。
- 自动特征提取：与传统的机器学习算法不同，深度学习可以自动从原始数据中提取复杂的特征。这减少了对专家知识和手动特征工程的依赖。
- 适用于大数据：深度学习特别适用于大规模数据集，能够从中发现复杂的模式和关系。
- 应用广泛：深度学习在许多领域都有广泛应用，如图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等。
- 计算密集型：深度学习通常需要大量的计算资源，尤其是在训练大型神经网络时。
这里是一个代表AI通过深度学习发展神经网络的图像。图中展示了一个AI实体或系统积极构建或增强复杂的神经网络，包含了代表深层神经网络复杂性和层次结构的元素，如相互连接的节点、多个层次和数据路径。整体设计传达了AI通过深度学习过程密集学习和发展其能力的概念。
