Deep learning «Si indica con questo termine un'architettura artificiale che simula il cervelo umano grazie alla sua organizzazione basata su reti neurali multistrato; l'aggettivo "profondo" va proprio ricondotto allo "spessore" di questa stratificazione. Tre sono gli elementi che concorrono a definire un DL: - una significativa base di dati, che serve a "mettere in apprendimento" la rete neurale;
- una consistente potenza di calcolo e un'altrettanto consistente capacità di memoria;
- algoritmi che sorreggano il processo di apprendimento automatico» (Panciroli - Rivoltella, 2023, 188).
Esempi di applicazioni del deep learning sono: l'interazione in linguaggio naturale, il riconoscimento di immagini, dati e oggetti, la robotica. Fig. 1: Deep neural network 
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