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在未來的某個時候，人們必定能夠相對自如地運用人工智能，安全地駕車出行。這個時刻何時到來我無法預見；但我相信，彼時“智能”會顯現出更“切實”的意義。
與此同時，通過深度學習方法，人工智能的實際應用能夠在汽車安全系統的發展進步中發揮重要的作用。而這些系統遠不止僅供典型消費者群體掌握和使用。
深度學習這一概念在幾十年前就已提出，但如今它與特定的應用程序、技術以及通用計算平臺上的可用性能更密切相關。深度學習的“深度”層面源于輸入層和輸出層之間實現的隱含層數目，隱含層利用數學方法處理（篩選/卷積）各層之間的數據，從而得出最終結果。在視覺系統中，深度（vs.寬度）網絡傾向于利用已識別的特征，通過構建更深的網絡最終來實現更通用的識別。這些多層的優點是各種抽象層次的學習特征。
例如，若訓練深度卷積神經網絡（CNN）來對圖像進行分類，則第一層學習識別邊緣等最基本的東西…
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