深度學習是人工智慧的一個重要分支，深度學習的一個重要特點是多層次的神經網絡結構。這種結構允許數據通過多個隱藏層進行非線性轉換，從而實現了高階特徵的提取。隨著層數的增加，深度學習模型能夠逐漸抽象數據的高階特徵，並構建複雜的模型以適應更加複雜的任務。
深度學習的應用範疇十分廣泛。在圖像識別領域，卷積神經網絡（CNN）被廣泛應用，可以實現高效準確的圖像分類和檢測。而在自然語言處理領域，遞歸神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）等模型則被用於語言建模、機器翻譯等任務，取得了顯著的成果。
但，深度學習也面臨著一些挑戰。首先，深度學習需要大量的標記數據來進行訓練，而這在某些場景下可能十分困難。其次，深度學習模型往往是黑盒子，難以解釋其內部的運作機制，這使得模型的可解釋性成為一個亟待解決的問題。
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