深度学习的要求主要包括以下几个方面：

知识掌握

深入理解：要求学习者对知识有透彻的理解，不仅要知其然，还要知其所以然，甚至知其可能然。例如，学习热胀冷缩的性质时，要理解水在不同温度下的行为。

灵活应用：能够将所学知识灵活应用于不同情境，举一反三，解决同一类型的不同问题。例如，学会磁铁后，能够领会与磁铁相关的知识。

高阶思维技能

主动建构：学生需要主动将新信息与已有知识和经验相结合，形成自己的理解和解释。

批判性思维：能够对信息进行分析和评价，不盲目接受。

创造性思维：能够提出新的解决方案，不拘泥于传统方法。

问题解决能力：能够运用所学知识解决复杂问题。

心理操作

概念形成：学生需要通过心理操作形成对新概念的理解。

知识分类：对知识进行分类和组织，以便更好地理解和记忆。

信息组织：将信息进行有效组织，形成知识结构。

学习态度

投入和专注：学生需要对学习有浓厚的兴趣和热情，积极参与学习过程。

跨学科思维：能够打破学科壁垒，以跨学科视角思考问题。

学习内容

研究性：学生需要投入大量时间和精力进行观察、思考和分析，以得出正确结论。

挑战性：学习内容应具有一定的难度，能够激发学生的学习热情和动力。

硬件和软件要求

硬件：需要高性能的GPU（如NVIDIA GPU）、较大的内存（至少16GB或更多）、快速的SSD存储和多核处理器。

软件：通常在Linux或macOS操作系统上进行，使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）及相关工具（如CUDA和cuDNN）。

知识再建

系统重组：将新知识纳入原有知识体系，进行系统化的重组和反思，促进知识的迁移和应用。

学以创新

学以致用：强调知识的实际应用，能够创造性地解决现实问题。

综上所述，深度学习不仅要求学生在知识和技能上有深厚的积累，还要求具备高阶思维、积极的学习态度和良好的硬件支持。通过这些要求，深度学习能够培养学生的综合能力，使其能够解决复杂的问题并不断创新。