深度學習（Deep Learning，簡稱DL）是機器學習（Machine Learning，簡稱ML）的一個子集，也是人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）的一個重要分支。
深度學習基於人工神經網路，它通過模擬人腦機制來分析和解釋數據，如圖像、聲音和文本等。深度學習算法能夠從原始數據中自動學習並提取特徵，而不需要手動設計這些特徵。這種自學習能力使得深度學習在語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域取得了顯著成就。
深度學習模型通常包含多個隱藏層，這些隱藏層使模型能夠從低級特徵學習並組合成更高級別的抽象特徵。深度學習的套用非常廣泛，包括但不限於搜尋技術、數據挖掘、機器翻譯、多媒體學習、語音識別、推薦系統和個性化技術等。
深度學習的發展極大地推動了人工智慧技術的進步，特別是在處理複雜模式識別問題時。隨著技術的不斷進步和數據科學家對深度學習框架的持續套用，深度學習將在更多領域發揮重要作用，成為我們日常生活的一部分。