神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型，用于机器学习和人工智能领域。神经网络由大量的人工神经元（模拟生物神经元）组成，这些神经元通过连接权重相互连接，形成网络结构。神经网络的目标是通过学习和调整权重来模拟和解决复杂的问题。
深度伪造（Deepfake） 技术利用深度学习和神经网络，可以轻松生成高度逼真的假视频和假音频，使人物的面部表情、语音甚至肢体动作都能被完美伪造。
基于深度学习的进化神经网络设计结合了进化算法（EA）和神经网络（NN）的优点，用于自动化神经网络架构的设计和优化。
卷积神经网络通过模仿生物视觉系统的层次化感知机制，让机器具备了从像素中提取抽象特征、理解视觉世界的能力，成为计算机视觉领域的核心引擎。
这种方法主要用于计算机图形学和渲染领域，能够在生成高度逼真的图像时显著提高效率。
现代神经网络模型作为AI算法的核心，具有一系列复杂多样的特征，这些特征对芯片的设计和性能产生了深远的影响。
据麦肯锡研究，到2030年，汽车线缆市场规模将突破1200亿美元，年复合增长率达8.4%，成为汽车电子领域最具潜力的细分市场之一。
在深度学习蓬勃发展的当下，前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）成为了构建智能系统的重要基石。
人类大脑的结构和功能为我们提供了最初的灵感，而今天的人工智能则代表了我们对这一灵感的进一步解读与实践。
本篇文章将探讨 AI 模拟人类大脑的现状、挑战与未来，尝试回答这个看似科幻却愈发现实的问题。
《人民日报》刊发信创海河实验室主任、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克教授文章《人工智能，从深度学习到全面赋能》。