למידה עמוקה (Deep learning) היא תת-קבוצה של למידת מכונה שמשתמשת ברשתות עצביות עם רבדים רבים (ולכן "עמוקות") כדי לנתח גורמים שונים של נתונים. הוא שואב השראה מהמבנה והתפקוד של המוח האנושי, במיוחד הקשרים ההדדיים בין נוירונים. מודלים של למידה עמוקה לומדים באופן אוטומטי לייצג נתונים על ידי אימון על כמות עצומה של מידע, מה שהופך אותם ליעילים ביותר עבור משימות מורכבות כמו זיהוי תמונות וקול, תרגום שפה ומשחקים.
כוחה של למידה עמוקה טמון ביכולתה לחלץ אוטומטית דפוסים וייצוגים מורכבים ממערכי נתונים גדולים. יכולת זו מבדילה בין למידה עמוקה לבין למידת מכונה מסורתית, שבה חילוץ התכונות הוא ידני ומבוסס על ידע בתחום. מודלים של למידה עמוקה, במיוחד עם עלייתם של מאיצי חומרה כמו GPUs, חוללו מהפכה ביישומי AI רבים והיו מכריעים בפריצות דרך רבות של AI לאחרונה.
