深度学习的由来可以追溯到上世纪中叶，但其真正的发展和广泛应用则是近几十年的事情。以下是深度学习的简要由来和发展历程，以及它所涵盖的主要应用领域：

由来与发展历程

1. 起源: 深度学习的概念根植于人工神经网络的研究，最早可以追溯到1943年Warren McCulloch和Walter Pitts的工作，他们提出了神经网络的初步模型。1958年，Frank Rosenblatt发明了感知机，这是一个简单的二元分类器，标志着神经网络研究的早期里程碑。

2. 停滞与复兴: 尽管初期有进展，但由于计算资源限制和算法问题，如过拟合和梯度消失，神经网络的发展在一段时间内陷入停滞。直到20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络研究才重新焕发活力。

3. 突破性进展: 2006年是一个关键年份，加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton及其团队提出了深度信念网络（DBN），这项工作极大地推进了深度学习领域，使得训练深层神经网络成为可能。此后，得益于计算能力的提升、大数据的涌现以及算法的创新，深度学习进入了高速发展阶段。

应用领域

深度学习因其强大的数据处理和特征学习能力，在众多领域中展现出巨大潜力和实际应用价值：

1. 计算机视觉: 在图像识别、物体检测、人脸识别、视频分析等方面，深度学习通过卷积神经网络（CNN）等技术，显著提高了准确性和效率。

2. 自然语言处理: 包括文本分类、情感分析、机器翻译、对话系统、文本生成等，利用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等模型，深度学习彻底改变了NLP领域。

3. 语音识别: 通过深度神经网络，语音识别的准确率大幅提高，广泛应用于虚拟助手、语音命令控制等领域。

4. 推荐系统: 电商、社交媒体和流媒体平台利用深度学习分析用户行为，以提供个性化推荐。

5. 医疗健康: 在疾病诊断、基因组学、药物发现、患者风险评估等方面，深度学习帮助提高医疗决策的精准度和效率。

6. 自动驾驶: 深度学习在路径规划、障碍物识别、交通标志识别等方面发挥关键作用，推动自动驾驶技术的进步。

7. 游戏与创意产业: 利用强化学习等技术，深度学习使AI能够在复杂游戏中达到人类甚至超越人类的水平，同时也在艺术创作、音乐生成等方面展示创新能力。

随着技术的不断进步和新应用的探索，深度学习的影响力还在持续扩大，未来有望在更多领域带来变革。