请解释一下AI是如何学习的，并以神经网络为例详细说明。请使用专业术语，并确保回答中不少于5个专业术语。同时请确保您的答案有足有100个字，不少于5句话。
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AI的学习过程，主要是通过算法模型对大量数据进行训练，逐步调整模型参数，以优化模型对未知数据的预测效果。以神经网络为例，其学习本质上是反向传播过程。在此过程中，输入数据通过输入层传递到隐藏层，再由输出层给出预测结果。若预测结果与实际结果不符，将误差通过反向传播算法反馈至各层，逐步调整各层神经元间的连接权重，直到网络预测误差最小，实现对目标函数的有效逼近。期间涉及了“前向传播”、“损失函数”、“梯度下降”、“激活函数”等专业术语。这些术语贯穿了神经网络的训练过程，使得AI能够以自我优化的方式对数据进行学习。
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