【第3章：卷积神经网络（CNN）——3.1 CNN的基本结构与工作原理】

嘿，小伙伴们，今天咱们来聊聊深度学习里的一大明星——卷积神经网络（CNN）。这东西在图像识别、视频处理等领域简直不要太火，甚至人脸识别、物体检测这些高大上的应用，都离不开它的身影。废话不多说，咱们这就开聊！

一、CNN是什么东东？

在人工智能领域，卷积神经网络（CNN） 是一种非常强大的工具，尤其是在图像处理和计算机视觉任务中。无论是识别图片中的物体、检测人脸，还是自动驾驶中的场景理解，CNN 都表现出了惊人的能力。

那么，什么是 CNN 呢？简单来说，CNN 是一种专门处理图像数据的深度学习模型。它通过模仿人类视觉系统的工作原理，能够自动从图像中提取有用的特征，并利用这些特征进行分类、检测或其他任务。

CNN 的重要性不言而喻。在过去的几年中，CNN 已经在许多领域取得了突破性的成果，例如：

• 图像分类：在著名的 ImageNet 数据集上，CNN 的准确率已经超过了人类水平。
• 目标检测：CNN 可以在图