在一次周日下午小组进行的学习交流会上，一位学长讲了他正在学习和研究的深度学习和训练大模型以及python第三方库pytorch，然后对其产生了一点兴趣，就去b站上搜了搜，找到了一位讲这方面的up主（霹雳吧啦Wz），然后听了几节，简单了解了一下，下面是对了解到的深度学习和卷积神经网络的简单描述。

深度学习是机器学习领域的一个分支，它模仿人类大脑的神经网络结构进行信息处理。通过构建具有很多层的模型，深度学习能够自动从大量数据中学习复杂的模式和特征表示。比如在图像识别中，深度学习模型可以从海量图像里学会识别各种物体的特征，像识别猫和狗，它能精准捕捉到两者在外形、五官等方面的细微差异，进而做出准确判断；在自然语言处理方面，能理解和生成人类语言，实现机器翻译、智能问答等功能，像常见的智能客服，就是基于深度学习来理解用户的问题并给出合适的回答。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。它的核心组件包括卷积层、池化层和全连接层。卷积神经网络在生活中有着广泛的应用，比如在图像识别领域，它能精准识别各种图像内容，从人脸识别解锁手机，到安防监控中的人物追踪，再到工业生产中的产品缺陷检测，都离不开卷积神经网络的强大功能，在目标检测和图像分割领域也有着广泛应用