L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Durant les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft). L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique ou qui repose sur l’apprentissage de représentations de données par opposition à des algorithmes, qui sont spécifiques à une tâche. L'apprentissage profond utilise des couches cachées de réseaux de neurones artificiels, des « machines de Boltzmann restreintes » et des séries de calculs propositionnels complexes. Les algorithmes d'apprentissage profond s’opposent aux algorithmes d’apprentissage peu profonds du fait du nombre de transformations réalisées sur les données entre la couche d’entrée et la couche de sortie, où une transformation correspond à une unité de traitement définie par des poids et des seuils. En d’autres termes, l'algorithme apprend à partir d’exemples de données afin d’être en mesure de produire des résultats précis lorsqu’on lui présente de nouvelles données. L’apprentissage profond fait partie d’une famille de méthodes d'apprentissage automatique fondées sur l’. Une observation (une image, par exemple) peut être représentée de différentes façons par un vecteur, une matrice ou un tenseur de données décrivant la scène observée, notamment en fonction de : l’intensité des pixels dont elle est constituée ; représentations et une bonne capacité d'analyse automatique des différenciations rendent la tâche d’apprentissage .