深度学习对于计算机视觉，语言翻译，图像字幕，音频转录，分子生物学，语音识别，自然语言处理，自动驾驶汽车，脑肿瘤检测，实时语音翻译，音乐 组成，自动游戏等。

深度学习是机器学习和更高级实现之后的又一次重大飞跃。 目前，它正朝着成为一种行业标准迈进，在处理原始非结构化数据时带来作为游戏改变者的强大承诺。

深度学习是目前广泛的现实世界问题的最佳解决方案供应商之一。 开发人员正在构建人工智能程序，而不是使用以前规定的规则，从示例中学习以解决复杂的任务。 随着许多数据科学家正在使用深度学习，更深层次的神经网络正在提供更加精确的结果。

这个想法是通过增加每个网络的训练层数来开发深度神经网络; 机器会对数据进行更多的了解，直到数据尽可能准确。 开发人员可以使用深度学习技术来实现复杂的机器学习任务，并训练AI网络以获得高水平的感知识别。

深度学习在计算机视觉领域受到欢迎。 这里实现的任务之一是图像分类，其中给定的输入图像被分类为猫，狗等，或作为最能描述图像的类或标签。 我们作为人类学习如何在我们的生活中尽早完成这项任务，并具备快速识别模式，从先前知识进行概括和适应不同图像环境的技能。