ディープラーニングとは、人工知能（AI）の一分野であり、機械学習の技術と手法に基づいている先進的なアルゴリズムの集合体です。この技術は、データから複雑なパターンを学習し、画像認識、自然言語処理、音声認識など多岐にわたるタスクで人間に近い、あるいはそれを超える性能を発揮することができます。ディープラーニングはその名の通り、「深い」学習を意味し、多層のニューラルネットワークを利用してデータを解析し、特徴を抽出することによって学習を行います。ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）が相互に情報を伝達する様子を模倣した計算モデルで、層を重ねることにより複雑なデータ表現が可能になります。
ディープラーニングの応用例は非常に広範に渡りますが、その中でも特に注目されているのが、自動運転車の開発です。自動運転技術では、車両が周囲の環境を正確に理解し、適切な判断を下す必要があり、これを実現するためにディープラーニングが活用されています。また、スマートフォンのカメラ機能で見られる顔認識機能もディープラーニングの一例です。さらに、Google翻訳のような自然言語処理を行うサービスも、ディープラーニングの技術を用いて高い精度での翻訳を実現しています。
ディープラーニングの開発と普及には、大量のデータと高い計算能力が必要ですが、クラウドコンピューティングの進展やGPU（グラフィックス処理ユニット）の性能向上により、これらの技術が広く利用されるようになりました。今日では、Google、Facebook、Amazonなどの大手テクノロジー企業だけでなく、スタートアップ企業や研究機関でも積極的に研究開発が行われています。
ディープラーニングはまだ発展途上の技術であり、その可能性は計り知れません。将来的には、医療診断の精度向上、災害予測の高度化、教育やエンターテインメントの新しい形態の開発など、人類の生活をさらに豊かにする方向での応用が期待されています。