ニューラルネットワークとディープラーニングは似た言葉ですが、指している範囲が異なります。

ニューラルネットワークは脳の神経細胞を模した数理モデルの総称で、入力層・隠れ層・出力層で構成されます。一方ディープラーニングは、その中でも隠れ層を多層に重ねた「深い」ネットワークを用いた学習手法を指します。層が深いほど抽象的な特徴を自動で学び、画像認識や音声認識、自然言語処理など複雑な問題に対応できます。今日のAIブームの多くはディープラーニングの成果によるもので、従来のニューラルネットワークよりも高精度な結果を出せる点が特徴です。