深度學習在計算機視覺、語言翻譯、圖像字幕、音頻轉錄、分子生物學、語音識別、自然語言處理、自動駕駛汽車、腦瘤檢測、實時語音翻譯、音樂創作、自動遊戲播放等應用中取得了良好的效果。

深度學習是繼機器學習之後的又一個更先進的實現方式。目前，它正朝著成爲一個行業標準的方向發展，在處理原始的非結構化數據時，它有望成爲遊戲規則的改變者。

深度學習是目前解決各種現實問題的最佳解決方案之一。開發人員正在開發人工智慧程序，而不是使用以前給定的規則，從示例中學習解決複雜任務。隨著深度學習被許多數據科學家所使用，深度神經網絡正在提供更加精確的結果。

其思想是通過增加每個網絡的訓練層數量來開發深層神經網絡;機器學習更多的數據，直到儘可能精確。開發人員可以使用深度學習技術來實現複雜的機器學習任務，並訓練人工智慧網絡具有高水平的感知識別能力。

深度學習在計算機視覺中很受歡迎。這裡所完成的任務之一是圖像分類，其中給定的輸入圖像被分類爲貓、狗等，或者被分類爲最能描述圖像的類或標籤。作爲人類，我們很早就學會了如何完成這項任務，並且擁有快速識別模式、從先前的知識中歸納、適應不同圖像環境的技能。