深度學習（Deep Learning）是將人工神經網路多層堆疊的機器學習手法，能從大規模資料中自動擷取・學習特徵。在影像辨識・自然語言處理・語音辨識等多種領域實現超越人類的精度，作為 AI 熱潮的核心技術，大幅推升了半導體晶片的需求。
專為深度學習的訓練・推論設計的硬體，包括 GPU（Graphics Processing Unit）與 AI 加速器（TPU、NPU 等）。特別是輝達（NVIDIA）的 H100・B200 系列，作為大型語言模型（LLM）訓練不可或缺的 GPU 引領市場，以台積電的4nm/3nm製程製造。
在半導體晶圓廠中，深度學習也已實際應用於缺陷檢測影像的 AI 分析・在製程控制中導入機器學習・良率預測等，對提升製造效率與品質有所貢獻。隨著深度學習模型的大型化，與高頻寬記憶體（HBM）的3D 堆疊整合，以及小晶片架構（CoWoS）等先進封裝技術的需求也急速增加。