深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），并通过多个隐藏层（“深”）来建模和学习复杂的数据特征。深度学习的核心概念包括：

神经网络：

由层（Layer）组成的计算结构，包括输入层、隐藏层和输出层。

训练：

用数据让模型不断调整参数，直到它能“学会”任务。

梯度下降：

一种优化算法，用来找到模型的最佳参数。

表征学习：

深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，并且正在推动人工智能进入工业化大生产阶段。