AI 프로세서 ( 21 ) 는 메모리 ( 25 ) 에 저장 된 프로그램 을 이용 하 여 신경망 을 학습 할 수 있 다 . 특히 , AI 프로세서 ( 21 ) 는 차량 관련 데이터 를 인식 하 기 위한 신경망 을 학습 할 수 있 다 . 여기 서 , 차량 관련 데이터 를 인식 하 기 위한 신경망 은 인간 의 뇌 구조 를 컴퓨터 상 에서 모의 하 도록 설계 될 수 있 으며 , 인간 의 신경망 의 뉴런 ( neuron ) 을 모의 하 는 , 가중치 를 갖 는 복수 의 네트워크 노드 들 을 포함 할 수 있 다 . 복수 의 네트워크 모드 들 은 뉴런 이 시냅스 ( synapse ) 를 통해 신호 를 주 고 받 는 뉴런 의 시 냅 틱 활동 을 모의 하 도록 각각 연결 관계 에 따라 데이터 를 주 고 받 을 수 있 다 . 여기 서 신경망 은 신경망 모델 에서 발전 한 딥 러닝 모델 을 포함 할 수 있 다 . 딥 러닝 모델 에서 복수 의 네트워크 노드 들 은 서로 다른 레이어 에 위치 하 면서 컨 볼루 션 ( convolution ) 연결 관계 에 따라 데이터 를 주 고 받 을 수 있 다 . 신경망 모델 의 예 는 심층 신경망 ( DNN , deep neural networks ) , 합성곱 신경망 ( CNN , convolutional deep neural networks ) , 순환 신경망 ( RNN , Recurrent Boltzmann Machine ) , 제한 볼츠만 머신 ( RBM , Restricted Boltzmann Machine ) , 심층 신뢰 신경망 ( DBN , deep belief networks ) , 심층 Q - 네트워크 ( Deep Q - Network ) 와 같 은 다양 한 딥 러닝 기법 들 을 포함 하 며 , 컴퓨터 비젼 , 음성 인식 , 자연어 처리 , 음성 / 신호 처리 등 의 분야 에 적용 될 수 있 다 .