ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を多層（入力層、中間層/隠れ層、出力層）に重ねた「ディープニューラルネットワーク（DNN）」を利用します。最大の特徴は「表現学習」とも呼ばれ、データの特徴（特徴量）を機械自身が自動的に抽出・獲得できる点にあります。従来の機械学習では、画像から特徴を見出すために人間が「エッジの向き」や「色のヒストグラム」などをあらかじめ定義（特徴量設計）して与える必要がありましたが、ディープラーニングは大量のデータを入力するだけで、低次（点や線）から高次（顔や物体の形状）の特徴を段階的に学習します。これにより、画像認識精度が飛躍的に向上し、囲碁での人間への勝利（AlphaGoなど）や、自動翻訳、高精度な音声合成など、あらゆる分野でブレイクスルーをもたらしました。