Învățarea profundă (denumită și învățare structurată profundă sau învățare ierarhică) este un tip de învățare automată, care este utilizat în principal cu anumite tipuri de rețele neuronale. Ca și în cazul altor tipuri de învățare automată, sesiunile de învățare pot fi nesupravegheate, semisupravegheate sau supravegheate. În multe cazuri, structurile sunt organizate astfel încât să existe cel puțin un strat intermediar (sau strat ascuns), între stratul de intrare și stratul de ieșire.
Anumite sarcini, cum ar fi recunoașterea și înțelegerea vorbirii, a imaginilor sau a scrisului de mână, sunt ușor de realizat de către oameni. Cu toate acestea, pentru un computer, aceste sarcini sunt foarte greu de realizat. Într-o rețea neuronală multistrat (care are mai mult de două straturi), informațiile procesate vor deveni mai abstracte cu fiecare strat adăugat.
Modelele de învățare profundă sunt inspirate de modelele de procesare a informațiilor și de comunicare din sistemele nervoase biologice; acestea sunt diferite de proprietățile structurale și funcționale ale creierului biologic (în special ale creierului uman) în multe privințe, ceea ce le face incompatibile cu dovezile din neuroștiințe.
