深度学习的技术栈包括： 1. Python编程语言，是深度学习最常用的编程语言之一，具有丰富的第三方库和工具。 2. TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，它们提供了构建和训练深度学习模型所需的各种工具和API。 3. CUDA、cuDNN等加速库，它们可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习模型的训练和推理。 4. 数据预处理工具，如NumPy、Pandas等，它们可以用于数据清洗、转换、归一化等操作，以及对数据进行可视化分析。 5. 监督学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，用于实现各种深度学习任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。 6. 无监督学习算法，如自编码器（AutoEncoder）、深度信念网络（DBN）等，用于特征提取、降维、聚类等任务。 7. 强化学习算法，如深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）等，用于处理决策问题和智能控制任务。 8. 计算机视觉库，如OpenCV、Pillow等，用于图像处理、物体检测、分割等任务。 9. 自然语言处理库，如NLTK、spaCy等，用于文本处理、分词、命名实体识别、情感分析等任务。 10. 模型调优工具，如TensorBoard、Keras Tuner等，用于模型调试、超参数优化等任务。