深度學習對於計算機視覺，語言翻譯，影象字幕，音訊轉錄，分子生物學，語音識別，自然語言處理，自動駕駛汽車，腦腫瘤檢測，實時語音翻譯，音樂 組成，自動遊戲等。
深度學習是機器學習和更高階實現之後的又一次重大飛躍。 目前，它正朝著成為一種行業標準邁進，在處理原始非結構化資料時帶來作為遊戲改變者的強大承諾。
深度學習是目前廣泛的現實世界問題的最佳解決方案供應商之一。 開發人員正在構建人工智慧程式，而不是使用以前規定的規則，從範例中學習以解決複雜的任務。 隨著許多資料科學家正在使用深度學習，更深層次的神經網路正在提供更加精確的結果。
這個想法是通過增加每個網路的訓練層數來開發深度神經網路; 機器會對資料進行更多的了解，直到資料盡可能準確。 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AI網路以獲得高水平的感知識別。
深度學習在計算機視覺領域受到歡迎。 這裡實現的任務之一是影象分類，其中給定的輸入影象被分類為貓，狗等，或作為最能描述影象的類或標籤。 我們作為人類學習如何在我們的生活中盡早完成這項任務，並具備快速識別模式，從先前知識進行概括和適應不同影象環境的技能。