超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架(含实例及完整代码)

一、深度学习概述

(一)深度学习的定义与发展历程

深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支,其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型,让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔,早期它源于对人工神经网络的研究,从简单的感知机模型开始。在发展初期,由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素,发展较为缓慢。然而,随着计算机技术的飞速发展,尤其是硬件计算能力的大幅提升,例如GPU(图形处理单元)的广泛应用,以及互联网时代海量数据的涌现,深度学习迎来了爆发式的增长。

深度学习对人工智能的发展起到了不可替代的推动作用。传统的人工智能方法在处理复杂的感知、决策等任务时面临诸多挑战,而深度学习凭借其强大的自动特征学习能力,在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性的成果。例如在图像识别领域,深度学习模型能够准确地识别出图像中的物体、场景等内容,其准确率远超传统的基于手工特征的识别方法;在语音识别方面

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