深度学习被广泛应用于各个行业，以解决涉及大量数据的复杂问题。一个主要应用是 计算机视觉 ，其中像卷积神经网络 (CNN) 这样的深度学习模型擅长图像分类、目标检测和分割等任务。例如，自动驾驶汽车使用 CNN 来识别实时视频流中的行人、交通标志和其他车辆。医学成像还依赖深度学习来检测 X 射线、MRI 或 CT 扫描中的异常，帮助放射科医生更准确地诊断肿瘤或骨折等疾病。YOLO (You Only Look Once) 用于目标检测或 U-Net 用于医学图像分割等工具是开发人员用来实现这些解决方案的常用框架。
另一个关键领域是 自然语言处理 (NLP) ，其中像 transformers 和循环神经网络 (RNN) 这样的模型处理文本和语音。应用包括机器翻译（例如，Google 翻译）、聊天机器人和情感分析。例如，基于 transformer 的模型（如 BERT 或 GPT）用于生成类似人类的文本、总结文章或在客户支持系统中回答问题。开发人员经常使用像 Hugging Face 的 Transformers 这样的库来微调预训练模型，以使其适应特定任务，例如将产品评论分类为正面或负面。这些模型从海量的文本数据集中学习模式，使其能够有效地处理上下文和语法。
第三个应用是 语音和音频处理 ，其中深度学习模型将语音转换为文本、合成语音或增强音频质量。像 Siri 或 Alexa 这样的语音助手使用自动语音识别 (ASR) 系统，这些系统采用像 RNN 或连接主义时间分类 (CTC) 这样的架构构建。在音乐中，像 WaveNet 这样的模型生成逼真的音频或从混合音轨中分离乐器。视频通话中的降噪是另一个例子，其中深度学习实时过滤掉背景声音。开发人员通常使用像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的工具在标记的音频数据集上训练这些模型，确保它们很好地泛化到未见过的数据，同时最大限度地减少真实用例的延迟。