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1. 引言

随着技术的飞速发展，人工智能（AI）已从学术研究的实验室走向现实应用的舞台，成为推动现代社会变革的核心动力之一。而在这一进程中，深度学习（Deep Learning）因其在大规模数据处理和复杂问题求解中的卓越表现，迅速崛起为人工智能的最前沿技术。深度学习的核心是神经网络，它模仿了生物神经系统的工作原理，通过层层叠加的结构化模型，逐步从数据中学习到有用的特征，从而完成分类、识别、生成等任务。

现代人工智能的飞跃不仅依赖于算法的进步，还得益于数据规模的爆炸式增长和计算资源的快速提升。深度学习正是在大数据、GPU计算等因素的推动下，才得以突破过去的技术瓶颈，进入大规模应用阶段。这一转变带来了跨行业的变革，涵盖了从图像识别、自然语言处理到自动驾驶、医疗诊断等诸多领域。