یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی است که بر اساس مفهوم بنیادی شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری ماشینی بر پایه الگوریتم‌های عمیق ایجاد شده است. این روش با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده، قادر به تحلیل و استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های بزرگ است و تا حد زیادی توانایی تشخیص الگوهای پنهان و تصمیم‌گیری در مسائل پیچیده را داراست.

یادگیری عمیق در حوزه‌های مختلفی از جمله تصویربرداری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص ویدیو، تشخیص صدا، ترجمه ماشینی، پزشکی، خودران‌سازی، بازی‌های ویدیویی، رباتیک و بسیاری موارد دیگر به کار می‌رود. از آنجا که این روش می‌تواند الگوهای پیچیده و پنهان را شناسایی کند و درک عمیقی از داده‌ها پیدا کند، در بسیاری از حوزه‌های کاربردی به دلیل دقت بالا و کارآمدی آن بسیار مورد توجه قرار گرفته است.

روش‌های یادگیری عمیق از معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق بهره می‌برند که متشکل از چند لایه پنهان هستند و با تعداد زیادی پارامتر قابل آموزش هستند. این شبکه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مانند پس‌انتشار خطا، قادر به یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها هستند و می‌توانند با داده‌های بزرگ و تنوع‌پذیر کار کنند.

استفاده از یادگیری عمیق در حوزه هوش مصنوعی امکانات و کارایی سیستم‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشیده است و به توسعه برنامه‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی هوشمندتر و کارآمدتر کمک کرده است. اما با وجود پیشرفت‌های بسیاری که در این زمینه انجام شده است، هنوز چالش‌هایی مانند توانایی تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق و شفافیت عملکرد آنها وجود دارد که نیازمند تحقیقات و پژوهش‌های بیشتری هستند.