Seperti namanya, Artificial Neural Network ini meniru jaringan saraf otak manusia untuk mengklasifikasikan data. ANN melakukan komputasi matematika untuk simulasi otak manusia.
Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) terdiri dari beberapa lapisan. Algoritma ini digunakan dalam pemrosesan gambar dan identifikasi objek. Biasanya digunakan untuk mendeteksi anomali.
Recurrent Neural Networks (RNN)
RNN dirancang untuk melakukan komputasi data yang saling terhubung. Algoritma ini dapat membuat siklus menjadi lebih terarah.
Long Short Term Memory Network
LSTMN merupakan jenis dari algoritma RNN , algoritma ini memungkinkan komputasi data historis atau time series. Biasanya digunakan masalah yang lebih kompleks seperti speech recognition, speech to text application, dan aplikasi lainnya
Self Organizing Maps (SOM)
SOM dapat membuat visualisasi data secara independen sehingga mesin dapat bekerja secara otomatis.
4. Implementasi Deep Learning Dalam Teknologi AI
Virtual Assistant
Contoh yang paling mendasar dari virtual Assistant yang kita temui  adalah Chat GPT. Didalamnya terdapat pembelajaran mesin ( Deep Learning ) , yang membantu mengolah informasi yang diinput user untuk kemudian dianalisis hinga menghasilkan output teks dengan bahasa manusia.
Face Recognition
Pengenalan wajah tentunya sudah tidak asing lagi. Kita sering menggunakannya baik sebagai perlindungan privasi maupun dalam hal keamanan. Hampir semua aplikasi dengan tingkat keamanan tinggi telah menerapkan sistem pengenalan wajah ini.
Voice Recognition
Selain pengenalan wajah , kini terdapat sistem pengenalan suara yang nantinya akan diolah dengan Deep Learning sehingga menghasilkan output berupa teks.
Translator System
Kini google dan media digital lainnya menerapkan sistem penerjemah otomatis , yang tentunya didalamnya terdapat deep learning dalam proses mengolah datanya.
Automatic Transportation
Otomatisasi dalam berbagai bidang sudah menjadi tren teknologi yang tak bisa terelakan. Contohnya pada kendaraan yaitu mobil otonom. Deep learning berhasil menciptakan inovasi mobil yang dapat bergerak dengan sedirinya atau self - driving car.
Cancer Cell Detection
Dalam jurnal penelitian sel kanker menggunakan metode Deep Learning (Patrizia et al., 2023), telah dilakukan penelitian menggunakan metode Deep Learning dengan model CNN terbaru dan akurat yang dilatih pada set data ImageNet. Meskipun terdapat akurasi yang tinggi, ternyata masih terdapat kekurangan karena tedapat perbedaan hasil pada berbagai tingkat resolusi gambar. Dengan begitu , perlu memperbanyak pelatihan model.