深度学习是 机器学习的一个分支，它利用多层神经网络模型来模拟人脑的工作方式，从数据中学习复杂模式。深度学习的核心在于其“深度”，即拥有多层神经网络，这些网络能够自动提取和组合数据的高级特征和表示方式，而无需手动设计特征或规则。

深度学习的宗旨是提升学习质量，促进对学习内容的真正理解及灵活应用，满足个人终身发展和适应未来社会发展的需要。它通过构建和训练深层神经网络模型，从数据中学习和提取特征，以实现复杂任务的自动化处理和决策。

深度学习的关键技术包括人工神经网络（受人类大脑启发的算法），通过大量数据进行学习，以及多层神经网络的结构，这些网络可以自动从数据中学习到合适的特征表示，并在输出层进行预测或决策。

深度学习的应用非常广泛，包括但不限于图像识别、语音处理、自然语言处理、推荐系统、医疗诊断、无人驾驶汽车等领域。