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人工智慧演算法的訓練和優化提供了充足的資料資源。同時，GPU和TPU等計算硬體的發展，以及雲端運算和分散式運算技術的成熟
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2. 大數據和計算能力的支撐
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CNN在圖像分類、目標檢測和圖像分割等任務中表現優異，而RNN在語言建模、機器翻譯和語音辨識等方面取得了重大進展
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卷積神經網路（CNN)和迴圈神經網路（RNN)
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1. 深度學習的崛起
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21世紀初，深度學習技術的出現推動了神經網路研究的突破性進展
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90年代，隨著電腦的家用化開始普及
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五、加速期：技術應用（21世紀初至2020年)
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5. 深度學習的萌芽
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4. 實踐應用的拓展
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