التعلّم المُتعمّق أو التعلّم العميق هو مجال بحث جديد يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان. وأحد فروع العلوم التي تتناول علوم الذكاء الاصطناعي. يعد من فرع من فروع علوم التعلم الآلي، تركز معظم أبحاث التعلم المتعمق على إيجاد أساليب استنباط درجة عالية من المتجردات بتحليل مجموعة بيانات ضخمة، باستخدام متحولات خطية وغير خطية. تُشير صفة "عميق" إلى استخدام طبقاتٍ مُتعددةٍ (تتراوح من ثلاث طبقاتٍ إلى عدة مئاتٍ أو آلاف) في الشبكة. يُمكن أن تكون الأساليب المُستخدمة إما مُراقبةً أو شبه مُراقبةٍ أو غير مُراقبة.
تشمل بعض بنى شبكات التعلم العميق الشائعة الشبكات المُتصلة بالكامل، وشبكات المعتقدات العميقة، والشبكات العصبية الالتفافية، والشبكات العصبية المُتكررة، والشبكات التوليدية التنافسية، والمُحولات، وحقول الإشعاع العصبي. طُبقت هذه البنى على مجالاتٍ تشمل الرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والترجمة الآلية، والمعلوماتية الحيوية، وتصميم الأدوية، وتحليل الصور الطبية، وعلم المناخ، وفحص المواد، وبرامج ألعاب الطاولة، حيث أنتجت نتائج مُقارنةً بِأداء الخبراء البشرِ، وفي بعض الحالات تتجاوزُه.
استُلهِمَت الأشكال المُبكرة من الشبكات العصبية من مُعالجة المعلومات وعُقَد الاتصال المُوزعة في الأنظمة البيولوجية، وخاصةً الدماغ البشري. ومع ذلك، لا تهدف الشبكات العصبية الحالية إلى نمذجة وظيفة الدماغ لِلكائنات الحية، ويُنظر إليها عمومًا على أنها نماذج ذات جودةٍ مُنخفضةٍ لِهذا الغرض.