ディープラーニング（英語: Deep Learning）は、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network: ANN）を用いた機械学習の一種である。ディープラーニングは、人間の脳を模倣したような、複雑なグラフ構造を持ったニューラルネットワークを用います。このようなニューラルネットワークを、深層ニューラルネットワーク (Deep Neural Network: DNN)と呼ぶ。
ディープラーニングは、大量のデータを用いて、複雑な構造を学習することができる。そのため、ディープラーニングは、画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々なタスクを高い精度で解決することができる。
ディープラーニングには、畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network: CNN)、長短期記憶 (Long Short-Term Memory: LSTM)、生成対象生成モデル (Generative Adversarial Network: GAN)、など、様々なアルゴリズムがあります。使用するアルゴリズムは、タスクやデータの特性によって異なる。
ディープラーニングを用いるには、大量のデータと強力なコンピューティングリソースが必要である。近年、クラウドコンピューティングサービスや、グラフィックプロセッサを用いたハードウェアアクセラレータが普及し、ディープラーニングを実用化するための障壁が大きく低下している。