深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中壹個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人壹樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。?
深度學習是壹個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。
深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。
深度學習AI可掃描心臟血流：
英國《自然·機器智能》雜誌13日發表的壹項醫學與人工智能（AI）研究中，瑞士科學家介紹了壹種人工智能系統可以幾秒之內掃描心血管血流。這個深度學習模型有望讓臨床醫師在患者接受核磁***振掃描的同時，實時觀察血流變化，從而優化診斷工作流。
四維（4D）核磁***振掃描可以用來重建心血管血流隨時間變化而產生的特征，對於心血管疾病的診斷具有重要意義。然而，這些掃描通常需要20分鐘的處理時間，意味著掃描過程中，無法對做成像進壹步評估。加速這類掃描，就能在患者接受掃描的同時完成實時評估，不僅能節省臨床醫師的時間，還能減少患者的不適。
此次，瑞士蘇黎世聯邦理工學院研究人員瓦雷裏·韋詩耐韋斯基及其同事，開發出了壹種深度學習人工智能模型，可以在幾秒之內對經過心臟的血流進行四維重建。研究團隊用11個掃描案例訓練了壹個神經網絡，發現這個網絡可以準確重建正常患者和血流異常患者的主動脈血流，且準確度與傳統方法壹致。
目前，這個人工智能系統還能在20秒左右的時間裏重建壹次掃描，比目前尖端的傳統方法快30倍，比之前的深度學習方法快4.2倍。
以上內容參考 百度百科-深度學習