深度学习的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域：

1. 计算机视觉 ：深度学习在图像识别、物体识别、人脸识别等方面有着广泛应用。例如，自动驾驶汽车利用卷积神经网络（CNN）来识别路面、行人、车辆等信息。

2. 语音识别与自然语言处理 ：深度学习技术被用于语音助手（如Siri、Google Assistant）、语音识别、文本分类、情感分析、机器翻译等。长短时记忆网络（LSTM）和Transformer模型是这一领域的关键技术。

3. 医疗诊断 ：深度学习在医疗影像分析、疾病预测、基因序列分析等方面展现出了巨大的潜力。例如，Google Health与DeepMind合作开发的AI系统可以分析乳腺X光片，以识别潜在的癌症迹象。

4. 自动驾驶 ：通过深度学习，计算机能够“看懂”世界，做出驾驶决策，确保安全行驶。

5. 多语言翻译 ：像Google翻译这样的翻译工具也依赖于深度学习技术。

6. 金融预测 ：深度学习可以用于股票价格预测、汇率预测等金融领域。

7. 工业控制 ：深度学习在机器人控制、智能制造等方面有着重要应用。

8. 安防监控 ：在安防领域，深度学习的图像识别技术应用于实时监控和人脸识别，提高了安防的自动化程度。

9. 推荐系统 ：深度学习也被广泛应用于推荐系统，通过分析用户数据来提供个性化的内容推荐。

10. 工程岩土与地质 ：深度学习在工程岩土与地质领域的研究和实践中展现出广阔的应用前景，通过模拟人脑的多层结构和信息处理方式，从海量数据中自动提取特征。

这些应用领域展示了深度学习技术的多样性和强大能力，正在不断推动各行业的智能化和数字化转型。