در دهه‌ی اخیر، «یادگیری عمیق» به یکی از بنیادی‌ترین و تأثیرگذارترین شاخه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. این فناوری الهام‌گرفته از ساختار شبکه‌های عصبی مغز انسان است و تلاش می‌کند با تقلید از نحوه‌ی پردازش اطلاعات در مغز، ماشین‌ها را قادر سازد تا از داده‌ها «بیاموزند» و تصمیم‌های هوشمندانه بگیرند. این حوزه با الهام از نحوه‌ی عملکرد مغز انسان، تلاش می‌کند سیستم‌هایی بسازد که بتوانند همانند انسان از تجربه‌ها بیاموزند و دانش جدید خلق کنند. یادگیری عمیق امروز نه‌تنها در پژوهش‌های دانشگاهی بلکه در صنایع پیشرفته، پزشکی، هنر، علوم اجتماعی و حتی زندگی روزمره حضور پررنگی دارد.

اما چه چیزی باعث شده یادگیری عمیق تا این اندازه مهم شود؟ پاسخ در ترکیب سه عامل نهفته است: توان محاسباتی بالا، داده‌های گسترده، و مدل‌های عصبی چندلایه که قادرند الگوهای پیچیده را در داده‌ها کشف کنند.

تعریف یادگیری عمیق : یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های پیشرفته یادگیری ماشین است که در دهه‌ی اخیر نقش کلیدی در جهش هوش مصنوعی ایفا کرده است. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه ( Artificial Neural Networks) برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. این شبکه‌ها شامل مجموعه‌ای از واحدهای محاسباتی به نام « نرون» هستند که به‌صورت لایه‌لایه سازمان یافته‌اند. داده‌های خام (مثلاً تصویر، متن یا صدا) از لایه‌های اولیه عبور کرده و در هر مرحله، ویژگی‌های سطح بالاتری از آن استخراج می‌شود.

در یادگیری عمیق، داده‌ها از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه پردازش می‌شوند. هر لایه، ویژگی‌های پیچیده‌تری از داده را استخراج می‌کند. یادگیری عمیق یعنی ساخت الگوریتم‌هایی که بتوانند از داده‌های عظیم، ویژگی‌ها و الگوهای پنهان را به صورت خودکار بیاموزند، بدون نیاز به مداخله مستقیم انسان در استخراج ویژگی‌ها.

در گذشته، مهندسان باید ویژگی‌ها را به‌صورت دستی طراحی می‌کردند ( Feature Engineering) ، اما در یادگیری عمیق این کار به‌طور خودکار انجام می‌شود. همین قابلیت، یکی از بزرگ‌ترین نقاط قوت این فناوری است؛ یعنی «یادگیری از داده‌ها بدون دخالت مستقیم انسان».