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深度学习是人工智能领域中最具影响力的技术之一，它依赖于神经网络的学习方式来模拟人类的学习过程。在图像识别领域，深度学习通过卷积神经网络（CNN）等技术，实现了对图像的高效识别和分类。此外，在自然语言处理方面，深度学习也展现出了巨大的优势，通过训练语言模型，使得机器能够理解和生成人类的语言。

深度学习的核心技术包括神经网络、机器学习等。神经网络是由大量神经元组成的计算模型，通过模拟人脑神经元的连接方式，实现了对数据的处理和学习能力。而机器学习则是神经网络的重要支撑技术，它通过训练数据让神经网络自动学习和优化，从而提高其预测和决策的准确度。

除了在图像识别和自然语言处理方面的应用，深度学习还广泛应用于语音识别、智能推荐、自动驾驶等领域。随着技术的不断发展，深度学习将会在更多领域得到应用，并推动人工智能技术的不断进步。

总之，深度学习是引领人工智能新时代的核心技术之一。通过对神经网络的学习和训练，实现了对数据的智能化处理和应用，为人工智能的发展提供了强有力的支持。