Дълбокото обучение или дълбоко машинно обучение (познато също като deep learning, дълбоко структурирано обучение, невронни мрежи или йерархично обучение) е част от по-широка група от методи които се наричат Машинно обучение. Те са базирани на представяне на данни за учене, вместо алгоритми специфични за задачите. Дълбокото обучение може да бъде контролирано, полуконтролирано или без надзор.

В областта на компютърната визия и търсачките, разпознаването на речта, обработката на естествения език, разпознаването на аудио, филтрирането в социалните мрежи, машинния превод, биоинформатиката, дизайна на лекарствата, медицинското изображение на аналогови технологии, като например дълбоки невронни мрежи, мрежи за дълбока вяра и периодични невронни мрежи, материали за инспекция на материали и програми за игри на борда, където са получили резултати, сравними и в някои случаи по-добри от човешките експерти.

Моделите за дълбоко учене са свързани с изкуствените невронни мрежи (artificial neural network – ANN) и са вдъхновени от моделите за обработка на информацията и комуникацията в биологичните нервни системи, но имат различия от структурните и функционалните свойства на биологичните мозъци (особено човешкия мозък ), които ги правят несъвместими с доказателствата за неврологията на човека.