ディープラーニング（Deep Learning：深層学習）は、人工ニューラルネットワークを多層に積み重ねた機械学習の手法で、大規模データから特徴を自動的に抽出・学習する技術です。画像認識・自然言語処理・音声認識など多様な分野で人間を超える精度を実現し、AIブームの中核技術として半導体チップの需要を大幅に押し上げています。
ディープラーニングの学習・推論に特化したハードウェアとして、GPU（Graphics Processing Unit）やAIアクセラレータ（TPU、NPUなど）が使われます。特にNVIDIAのH100・B200シリーズは大規模言語モデル（LLM）の訓練に不可欠なGPUとして市場を牽引しており、TSMCの4nm/3nmプロセスで製造されます。
半導体製造ファブでも、欠陥検査画像のAI解析・プロセス制御への機械学習導入・歩留まり予測などにディープラーニングが実用化されており、製造効率と品質向上に貢献しています。ディープラーニングモデルの大規模化に伴い、高帯域幅メモリ（HBM）との3次元実装やチップレット構成（CoWoS）など先端パッケージング技術の需要も急増しています。