Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Grundlage sind neuronale Netze und große Datenmengen. Die Lernmethoden richten sich nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und resultieren in der Fähigkeit eigener Prognosen oder Entscheidungen. Hierzu werden Trainingsmethoden verwendet, welche große Datenmengen verarbeiten und analysieren. Erlerntes kann das System immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch stetig lernen.

Wichtigstes Merkmal von Deep Learning ist, dass der Mensch beim eigentlichen Lernvorgang nicht mehr eingreift. Der Mensch stellt nur die Informationen zur Verfügung. Man kann also sagen, dass Deep Learning Maschinen lehrt zu lernen. Hier ist auch der wesentliche Unterschied zum maschinellen Lernen (Machine Learning), bei dem der Mensch in in die Analyse der Daten und in den Entscheidungsprozess eingreift.

Anwendungsgebiet für KI Lösungen, welche auf Deep Learning basieren, sind Vorhaben, bei denen sehr große Datenbestände zur Verfügung stehen, aus welchen sich Muster und Modelle ableiten lassen. Beispiele hierfür sind Sprachassistenten wie z.B. Siri von Apple, Computerspiele, autonomes Fahren oder die Vorhersage des Kundenverhaltens in großen Onlineshop-Plattformen oder CRM Systemen.