深層学習（ディープラーニング）は、機械学習の一分野であり、人工知能（AI）の一分野です。深層学習（ディープラーニング）は、多層構造の人工ニューラルネットワークを使用して、コンピュータにデータから学習させることに重点を置いています。このネットワークは、人間の脳の構造と機能にヒントを得ており、コンピュータがパターンを認識し、意思決定を行い、経験から学習することを可能にします。
人工ニューラルネットワークは、相互に接続されたノード、すなわち「ニューロン」で構成され、層状に編成されています。深層学習（ディープラーニング）では、入力層と出力層の間に複数の隠れ層があり、これによってネットワークは入力データから複雑な特徴や表現を学習できます。データがネットワークを通過する際、各層は情報を処理・変換し、根本的なパターンをよりよく理解できるようにします。
深層学習（ディープラーニング）は、画像内の物体、動物、または人物を認識するためにコンピュータを訓練するために使用されます。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームでは、深層学習（ディープラーニング）アルゴリズムを使用して、写真に写っている友人を自動的に識別してタグ付けします。
Siri、Google Assistant、Amazon Alexaなどの音声アシスタントは、深層学習（ディープラーニング）を使用して話し言葉を理解し、解釈しています。この技術により、ユーザーは自然言語を使用してデバイスと対話でき、さまざまな機能をより簡単かつ直感的に制御できます。
深層学習（ディープラーニング）は、テキストの分析と理解に使用でき、感情分析、言語翻訳、テキスト要約などのアプリケーションを可能にします。例えば、Google翻訳では、深層学習（ディープラーニング）を利用して、ある言語から別の言語へ正確に翻訳しています。
自動運転車は、カメラ、ライダー、レーダーなどのさまざまなセンサーからのデータを処理・解釈するために深層学習（ディープラーニング）を使用します。これにより、車両は道路上の物体、歩行者、他の車両を認識し、対応できます。
深層学習（ディープラーニング）は、人間あるいは超人的なレベルでゲームをプレイできるAIエージェントの開発に利用されています。例えば、Google DeepMindのAlphaGoは、これまで何年もかかると考えられていた囲碁の世界チャンピオンに勝利し、大きな話題となりました。
要約すると、深層学習（ディープラーニング）は機械学習の一分野であり、多層構造の人工ニューラルネットワークを使用して、コンピュータがデータから学習し、パターンを認識し、意思決定を行うことを可能にするものです。深層学習（ディープラーニング）は、画像認識、音声認識、自然言語処理、自律走行車、ゲームプレイなど様々なタスクに適用され、AIシステムの性能と能力を大幅に向上させています。