딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류로, 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 기술입니다. 딥러닝은 인간 두뇌의 동작 방식을 모방하여 만들어진 기술로, 기계학습과 인공지능 분야에서 많이 사용됩니다.

딥러닝에서는 입력 데이터를 여러 층의 뉴런(neuron)으로 전달하며, 각 층의 뉴런은 입력 데이터를 가중치(weight)와 편향(bias)을 조합하여 출력값을 계산합니다. 이러한 과정을 통해 모델은 입력 데이터와 출력값 사이의 관계를 학습하며, 학습된 모델은 새로운 입력 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.

딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 기존의 머신러닝 기술보다 더욱 정확한 예측과 분류를 수행할 수 있습니다. 딥러닝은 대량의 데이터를 요구하며, 학습에 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 필요하다는 단점이 있지만, 최근에는 하드웨어와 소프트웨어 기술의 발전으로 이러한 단점을 극복하는 기술도 개발되고 있습니다.