🔑 名詞卡
深度學習（Deep Learning，DL）
🎯 定義
機器學習的子領域，透過多層次的人工神經網路，從大量文本、語音、影像等數據中自動學習特徵。相較於傳統機器學習方法，深度學習不需要人類專家手動設計特徵，而是讓模型自行學習，因此在處理複雜數據時具有更強大的能力。
運作方式
神經網路由許多相互連結的神經元組成，每個神經元接收前一層的輸出，經過非線性轉換後傳遞給下一層。大量數據反覆輸入時，網路內部的連接權重會不斷調整，使模型自動提取深層且抽象的特徵。
應用領域
自然語言處理（機器翻譯、文本生成）、電腦視覺（影像辨識、物件偵測）、語音辨識（語音助理、語音轉文字）、生成式模型（Generative AI）。
易混淆
- vs 機器學習：深度學習是機器學習的子集，專指採用多層神經網路架構的方法。
📖 課文原文「深度學習（Deep Learning, DL）是一種機器學習的子領域，透過多層次的人工神經網路，從大量文本、語音、影像等數據中自動學習特徵……相較於傳統的機器學習方法，深度學習不需要人類專家手動設計特徵，而是讓模型自行學習。」