深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向，深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，最終目標是讓機器能夠具有像人一樣分析學習能力，識別文字、影象和聲音等資料。 深度學習是一個複雜的機器學習演算法。深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。

但是對於深度學習或者機器學習和人工智慧而言，其本身只是資料分析方法或者工具，並沒有和具體業務有直接和確定性的聯絡，因此不存在轉行的問題，即便是和人工智慧或者機器學習最接近的控制工程、模式識別等領域，機器學習和深度學習也只是其中的一種研究方法。

人工智慧、機器學習、深度學習的本質是由於單位計算能力的大幅度提高帶來的計算效率的明顯提升，使得原有的很多受限於計算能力的基於大資料的統計分析的方法得以廣泛應用，因此深度學習的核心還是演算法和演算法的軟體實現，轉行做深度學習只能是針對資料科學家而言，對於普通人，基本涉及不到基礎演算法層面，所以從研究方法上轉向使用統計方法和軟體工具進行相關業務的實現更為準確，同時對於普通的業務而言，主要的難度在於軟體實現而非演算法本身。