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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。神经网络是由大量神经元组成的复杂网络结构，通过不断地学习和调整参数，可以实现对输入数据的自动识别和分类。

图像识别是深度学习的一个重要应用领域。借助卷积神经网络（CNN）等算法，深度学习可以实现对图像的高效识别和处理，广泛应用于人脸识别、物体检测、图像分类等场景。此外，深度学习还在自然语言处理领域发挥着重要作用。通过训练语言模型，可以实现自然语言的理解和生成，为机器翻译、智能客服、语音识别等领域提供了强有力的支持。

深度学习的成功离不开机器学习技术的支持。机器学习是一种通过训练数据来让计算机自动学习和改进的技术。在深度学习中，机器学习算法和神经网络相结合，通过大量的数据训练，使深度学习模型能够自动提取输入数据的特征，并做出准确的判断和预测。

总的来说，深度学习是引领人工智能新时代的核心技术之一。它在图像识别、自然语言处理等领域的应用，为人机交互和智能化决策提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，深度学习将会在更多领域发挥重要作用。