<?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>دکتر محمد دوستی زاده</PublisherName>
      <JournalTitle>نشریه علمی-تخصصی دستاوردهای نوین در برق،کامپیوتر و فناوری</JournalTitle>
      <Issn></Issn>
      <Volume></Volume>
      <Issue></Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year></Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </Journal>

    <ArticleTitle>Deep Learning: An Artificial Intelligence Revolution &amp;ndash; Models, Applications, Challenges, and Future Prospects</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>دیپ لرنینگ: انقلاب هوش مصنوعی، مدل‌ها، کاربردها، چالش‌ها و چشم‌انداز آینده</VernacularTitle>
    <FirstPage></FirstPage>
    <LastPage></LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi">10.22051/jera.2021.31891.2698</ELocationID>
    <Language>FA</Language>

    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>متین</FirstName>
                <Affiliation>دانشجوی دانشگاه آزاد اسلامی واحد ورامین پیشوا</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>مجید</FirstName>
                <Affiliation>استاد دانشگاه آزاد اسلامی واحد ورامین پیشوا</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>

    <PublicationType></PublicationType>

    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year></Year>
        <Month></Month>
        <Day></Day>
      </PubDate>
    </History>

    <Abstract>Deep learning, as one of the most advanced subfields of machine learning, has revolutionized various domains such as medicine, transportation, natural language processing, and the entertainment industry by leveraging deep neural networks. With its ability to automatically extract features from raw data, this technology delivers unprecedented performance in tasks like image recognition, time series analysis, and synthetic content generation. This paper presents a comprehensive overview of the fundamental concepts, advanced models, real-world applications, key challenges, and the future outlook of deep learning, aiming to provide a clear picture of its current and potential impact on modern society.

Keywords: Deep Learning, Artificial Intelligence, Neural Networks, Machine Learning, Deep Models, Natural Language Processing</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">دیپ لرنینگ، به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین زیرشاخه‌های یادگیری ماشین، توانسته با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی عمیق، تحولاتی اساسی در حوزه‌هایی نظیر پزشکی، حمل‌ونقل، پردازش زبان طبیعی و صنعت سرگرمی ایجاد کند. این فناوری با توانایی خود در استخراج خودکار ویژگی‌ها از داده‌های خام، عملکردی بی‌سابقه در تشخیص تصویر، تحلیل سری‌های زمانی و تولید محتوای مصنوعی ارائه داده است. مقاله حاضر با نگاهی جامع به مفاهیم پایه، مدل‌های پیشرفته، کاربردها، چالش‌ها و آینده‌ی دیپ لرنینگ، تلاش دارد تصویری روشن از جایگاه و تأثیر این فناوری در جهان امروز و فردا ارائه دهد.</OtherAbstract>

    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Deep Learning</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Artificial Intelligence</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Machine Learning</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Neural Networks</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Natural Language Processing</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Computer Vision</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Deep Learning Applications</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Challenges</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">Future</Param>
      </Object>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">AI Ethics</Param>
      </Object>
    </ObjectList>

    <ArchiveCopySource DocType="pdf">/downloadfilepdf/2127272</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
