深度学习在诸如计算机视觉，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，脑瘤检测，实时语音翻译，音乐等少数应用中产生了良好的结果构图，自动游戏等等。

深度学习是继机器学习之后实现更高级实现的下一个重大飞跃。当前，它正朝着成为行业标准的方向发展，在处理原始的非结构化数据时，有望成为改变游戏规则的有力保证。

深度学习是目前针对各种现实问题的最佳解决方案提供商之一。开发人员正在构建AI程序，而不是使用先前给定的规则，而是从示例中学习以解决复杂的任务。随着许多数据科学家使用深度学习，更深层的神经网络正在提供更加准确的结果。

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。机器会更多地了解数据，直到数据尽可能准确为止。开发人员可以使用深度学习技术来执行复杂的机器学习任务，并训练AI网络具有高水平的感知识别能力。

深度学习在计算机视觉中很受欢迎。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，或分类为最能描述图像的类或标签。作为人类，我们很早就学会了如何执行此任务，并具有快速识别模式，从先验知识中概括并适应不同图像环境的这些技能。