ディープラーニング（英: deep learning）または深層学習（しんそうがくしゅう）とは、対象の全体像から細部までの各々の粒度の概念を階層構造として関連させて学習する手法のことである。コーセラの共同創業者であるアンドリュー・ンによれば、「人工知能への第一歩」という認識は正しいのだという。深層学習として最も普及した手法は、（狭義には4層以上の）多層の人工ニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network; DNN）による機械学習手法である。多層ニューラルネットワークについては、ジェフリー・ヒントンの研究チームが2006年に考案したスタックトオートエンコーダが直接の起源となった。ディープラーニングの学習機構は簡単な場合を除いて良く機能する理由が分かっておらず、人間が内部を解析してパターン認識の根拠が理解できるかどうかも不明な状況にある。パターン認識の根拠を理解できていないと安全面に不安があることから、説明可能なAIも求められている。
