深度学习：从机器学习到人工智能的崛起

深度学习是一种机器学习的子领域，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够学习和解决复杂的任务。它已经在各个领域取得了惊人的成就，包括图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等。本文将介绍深度学习的基本概念和原理，并提供一些相关的源代码示例。

深度学习的基本原理是建立多层神经网络，通过一系列的前向和反向传播算法来训练网络模型，从而实现对输入数据的高级抽象和表征学习。下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用Keras库构建一个简单的深度学习模型进行图像分类任务：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten

# 生成随机的训练数据
train_data