深度学习是学什么？

深度学习所对应的素养划分为三个领域：认知领域、人际领域和自我领域。深度学习是从三维目标达成学习到核心目标达成提升的学习。深度学习是对学习力培养的学习。正如田玉博士所说：学习的活力——感知力、思维力、创新力。感知力是入口，思维力是加工，创新力是出口。感知力是学习前奏，思维力是学习内核，创新力是学习终极结果。深度学习就是转知成智、转识成慧、化凡成圣。深度学习就是解决问题层次逐级提高的学习。给问题、给方法、找结论；给问题、悟方法、找结论；创设情境，让学生发现问题，找出方法，得出结论。深度学习是从当前外控到内驱力驱动的转型学习。深度学习是从当前同质化整齐划一的学习向个性化选择性学习变革的学习。

婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

背景介绍
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。
1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。

深度学习是近几年来随着信息社会发展、学习科学发展及课程改革向纵身推进而出现的一种新的学习样态和形式。

我们将了解深度学习如何实现，并继续讨论它与#机器学习和人工智能的不同之处。我们也会看一下神经网络是什么，以及它们是如何被训练来识别手写数字的。