Wyjaśnij, dlaczego uczenie głębokie jest formą sztucznej inteligencji. 

Uczenie głębokie, zwane również sieciami neuronowymi, jest jedną z najbardziej zaawansowanych technik sztucznej inteligencji. Polega ono na tworzeniu modeli matematycznych, które naśladują działanie ludzkiego mózgu. Te modele są w stanie przetwarzać ogromne ilości danych, wyciągać wnioski i podejmować decyzje na podstawie wcześniej nabytej wiedzy. W ten sposób, uczenie głębokie umożliwia maszynom rozumienie i przetwarzanie informacji w sposób podobny do ludzkiego myślenia, co czyni je formą sztucznej inteligencji.
Głębokie oczenie się jest formą sztucznej inteligencji, ponieważ jest inspirowane funkcjonalnością ludzkiego mózgu. Architektury głębokiego uczenia się, takie jak sieci neuronowe i sieci splotowe, są wykorzystywane do identyfikowania wzorców i relacji w danych. Dzięki wykorzystaniu wielu warstw, głenbokie uczenie się jest w stanie wykrywać złożone nieliniowe wzorce i podejmować decyzje na podstawie tych wzorców. Algorytmy glenbokiego uczenia się mają zdolność uczenia się i adaptacji w czasie, podobnie jak lodzka inteligencja.