第二章：AI大模型的基础知识2.2 深度学习基础

1.背景介绍

1. 背景介绍

深度学习是一种人工智能技术，它基于人类大脑中的神经网络结构，通过大量数据的训练来学习模式和规律。深度学习的核心是神经网络，它由多层相互连接的节点组成，每个节点称为神经元。深度学习的目标是通过调整神经网络中的参数，使其在给定的任务上达到最佳的性能。

深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. 1940年代：人工神经网络的诞生。
2. 1980年代：卷积神经网络（CNN）和回归神经网络（RNN）的提出。
3. 2000年代：深度学习的崛起，随着计算能力的提高，深度学习开始广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
4. 2010年代：深度学习的快速发展，随着数据量的增加和算法的优化，深度学习取得了重大突破，如AlexNet在2012年的ImageNet大赛中取得卓越成绩。

深度学习的主要应用领域包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、自动驾驶等。

2. 核心概念与联系

在深度学习中，核心概念包括神经网络、层、节点、激活函数、损失函数、梯度下降等。

1. 神经网络：由多层相互连接的节点组成，每个节点代表一个神经元，通过连接和激活函数实现模式识别和预测。
2. 层：神经网络由多个层组成，每个层包含多个节点，节点之间通过权重和偏置连接。
3. 节点：神经网络中的基本单元，也称为神经元，用于接收输入、进行计算并输出结果。
4. 激活函数：用于将节点的输入映射到输出的函数，常见的激活函数有sigmoid、tanh和