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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，提高了神经网络的性能和准确性。

在深度学习的引领下，人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。例如，在医疗领域，深度学习可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在交通领域，深度学习可以实现智能交通信号控制和自动驾驶等功能；在金融领域，深度学习可以用于风险评估和智能投资决策等。

总之，深度学习是引领人工智能新时代的核心技术之一。随着技术的不断发展和完善，深度学习将会在更多领域得到应用，为人类带来更多的便利和创新。