알파고의 인공지능 알고리즘은 딥러닝에 기초하여 기보 16만개를 5주 만에 학습했고 스스로 대국을 통해 강화학습 과정을 거쳤다. 딥러닝 기술을 통해 바둑 같이 경우의 수가 많고 복잡한 게임에서 인간을 이길 수 있었다. 
최근 관심을 끈 알파고 프로그램은 영국의 DeepMind사에서 개발하였는데, DeepMind사의 회사명은 Deep Learning에서 따온 것이다. 알파고 프로그램의 인공지능 알고리즘은 딥러닝에 기초하고 있는데, 프로기사들의 기보 16만개를 5주 만에 학습했다고 한다. 알파고 프로그램은 나아가 스스로 대국을 통해 훈련하는 소위 강화학습(Reinforcement Learning) 과정을 거쳤다. 알파고 프로그램의 차별성은 딥러닝에 있는데, 딥러닝 기법 중에서 이미지 처리에 강한 Convolution 신경망 기반으로 학습했다고 한다. 이와 같이 알파고 프로그램은 인공지능 기반의 딥러닝 기술을 사용하였기 때문에 바둑과 같이 경우의 수가 매우 많고, 복잡한 게임에서 인간을 이기기는 어려울 것이라는 기존 예상을 완전히 뒤엎는 결과를 보인 것이다.