AI的背后是深度学习，这是近年来越来越多人所认同的一个事实。深度学习是一种能够模拟人类大脑神经网络的机器学习方法，在图像识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。

深度学习的核心是神经网络，这是一种通过多个层次进行信息处理的算法。通俗地说，神经网络就像是一堆滤网，每一层都有自己的特定功能，将输入的数据逐层加工，最终输出一个有用的结果。每一层的处理都可以看做是一种对数据的特征提取，这种方法被称为特征学习。

深度学习的另一个核心是反向传播算法。这是一种通过不断调整神经网络的权重和偏置来优化模型的方法。例如，在图像识别任务中，我们让神经网络区分猫和狗，我们将输入一张图片，神经网络计算结果得到狗的概率为0.7，猫的概率为0.3。如果我们知道这张图片确实是一只狗，那么我们就可以使用反向传播算法来调整神经网络，使得它更好地识别狗的图片。

下面是一个简单的Python代码示例，该代码使用 TensorFlow 实现了一个基本的神经网络模型，用于对 MNIST 手写数字数据集进行分类。

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载 MNIST 手写数字数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型