如何使用深度学习技术在计算机视觉领域进行图像识别？请详细说明卷积神经网络(CNN)的工作原理及其在图像识别中的应用。

深度学习在图像识别中的应用主要依赖于卷积神经网络（CNN），这是一种特殊类型的神经网络，特别适合处理具有网格拓扑结构的数据，比如图像。CNN通过模拟动物视觉皮层的结构，能够自动和有效地学习空间层级特征，这对于图像识别至关重要。

参考资源链接：[麻省理工MIT深度学习入门课程：6.S191](https://wenku.csdn.net/doc/3ykao6bm0v?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，CNN通过使用卷积层来提取图像的特征。卷积层中的每个神经元都与输入图像的一个局部区域相连，通过卷积核来提取局部特征，比如边缘或角点。卷积核会滑动过整张图像，每个位置都进行相同的数学运算，这样可以生成一个二维的特征图（feature map），其中的每个值表示了图像中不同区域的特征强度。

接着，CNN利用池化层（pooling layer）来降低特征图的空间尺寸，这不仅减少了参数数量和计算量，也使得提取的特征更加抽象和鲁棒，有助于处理图像中的小的平移变化。最大池化（max pooling）是最常见的池化操作，它会选择每个区域的最大值作为池化区域的输出。

在特征提取之后，CNN通常会包含一个或多个全连接层（fully connected layer），这层将前面卷积层和池化层提取到的高级特征进行组合，以进行分类或其他任务。

在图像识别任务中，CNN的最后一层通常是一个Softmax层，它将输出一个概率分布，表示输入图像属于各个类别的概率。通过训练数据集训练网络，我们可以得到模型参数，使得对于未知的图像输入，CNN能够给出准确的类别判断。

深度学习课程6.S191提供了丰富的实验资源和项目案例，其中就包括了CNN在图像识别中的应用。通过参与该课程，学生不仅能够学习CNN的理论知识，还能够通过实践项目深入了解其在图像识别中的具体应用，包括从数据预处理、网络设计到模型评估的完整流程。这将有助于学生构建自己的图像识别系统，并且对深度学习技术有更深刻的理解。

参考资源链接：[麻省理工MIT深度学习入门课程：6.S191](https://wenku.csdn.net/doc/3ykao6bm0v?spm=1055.2569.3001.10343)