深度学习的的应用领域包括: a 图片识别 b 目标检测 c 机器翻译 d 聊天机器人

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建神经网络模型，可以对大量复杂数据进行处理和学习。深度学习已经在很多领域得到了广泛应用。

首先，图片识别是深度学习最常见的应用之一。通过深度学习算法，可以对图片进行识别和分类，比如人脸识别、物体识别等。这项技术已经应用于电商中的商品图片识别、安全领域的人脸识别等场景。

其次，目标检测也是深度学习的重要应用之一。目标检测可以确定图片或视频中特定物体的位置和边界框，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。

另外，机器翻译也是深度学习技术的热门应用之一。传统的机器翻译方法往往依赖于规则和统计模型，而深度学习可以通过大量的语料库数据进行训练，实现更准确和流畅的翻译。

最后，聊天机器人也是深度学习的重要应用之一。通过深度学习，可以构建智能对话系统，实现智能问答和自然语言处理。聊天机器人已经被广泛应用于客服、智能助手等领域。

总之，深度学习的应用领域非常广泛，包括图片识别、目标检测、机器翻译和聊天机器人等。随着技术的不断发展和创新，深度学习在更多领域的应用将得到进一步扩展和深化。