深度学习是 机器学习的一个分支，它基于人工神经网络，尤其是深度神经网络（DNN），通过模拟人脑的抽象认知和思维过程，来自动学习和提取数据的特征，并进行高层抽象和表示学习。深度学习的核心在于神经网络能够自动地从原始数据中提取有用的特征，而无需人工进行特征工程。

深度学习的内涵在学界尚未形成完全共识，但大致可以归纳为三种观点：

理解说：

认为理解是深度学习的核心，个体通过多样化的学习策略获取对学习材料的深刻理解。

特征学习或表示学习：

深度学习通过多层神经网络对数据进行表征学习，自动提取和组合特征，从而实现对复杂模式的自动学习和推理。

应用说：

深度学习旨在提升学习质量，促进对学习内容的真正理解及其灵活应用，满足个人终身发展和适应未来社会发展的需要。

深度学习已广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域，并取得了显著效果。