GPT答：

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深度学习的发展历程可以追溯到上世纪50年代，当时人工智能领域开始探索神经网络模型。但由于计算机性能和数据量的限制，这些模型无法实现大规模应用。

直到2006年，加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton等人提出了一种新的训练神经网络的方法——深度信念网络（DBN），并在语音识别、图像分类等领域取得了重要进展。此后，深度学习逐渐成为人工智能领域研究热点。

2012年，在ImageNet图像分类竞赛中，Hinton团队提出了卷积神经网络（CNN）模型，并以惊人的优势获胜。这标志着深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展。

随着硬件技术和数据量不断增长，深度学习在自然语言处理、推荐系统、游戏AI等各个领域都有广泛应用。同时也涌现出一批优秀的开源框架和平台如TensorFlow、PyTorch等来支持其发展。

未来，随着技术不断创新和完善，深度学习将继续在人工智能领域发挥重要作用。