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本文介绍了人工智能的发展历程，重点聚焦深度学习时代的核心概念，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。详细讲解了这些网络的算法原理、具体操作步骤及数学模型公式，并通过Python的Keras库展示了神经网络、CNN和RNN的代码实例。最后，探讨了未来发展趋势和挑战，包括数据需求、计算需求、模型解释性、隐私保护和道德伦理问题。
1.背景介绍
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。人工智能的目标是开发一种能够理解、学习和应用知识的计算机系统，以便在没有明确指示的情况下解决问题和完成任务。人工智能的发展历程可以分为以下几个阶段：
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符号处理时代（1950年代-1970年代）：这一阶段的人工智能研究主要关注于如何用符号和规则来表示和操作知识。这一时代的主要代表人物有阿尔弗雷德·图灵（Alan Turing）和约翰·马克吹（John McCarthy）。
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知识引擎时代（1970年代-1980年代）：在这一阶段，人工智能研究者开始关注如何构建知识引擎，以便计算机可以使用这些引擎来推理和解决问题。知识引擎通常包括一个知识库和一个推理引擎，知识库存储了一组已知事实和规则，而推理引擎则使用这些事实和规则来推理和推断。
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机器学习时代（1980年代-2000年代）：随着计算能力的提高，人工智能研究者开始关注如何让计算机从数据中自动学习和发现模式。这一时代的主要代表人物有托尼·布雷尔（Tom Mitchell）和乔治·卢卡斯（George
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