深度学习3.0并没有一个统一的定义，因为它可能指代不同领域和不同时间点的深度学习技术进展。以下是一些可能的解释：

《种子课3.0——对话深度学习》中的深度学习

这里的深度学习被描述为一个多维度、多层次的概念，强调对知识的深入理解和掌握，注重培养学生的思维能力和解决问题的能力。它通过实例化教学、对比教学、转换练习、归纳总结以及注重学生的情感体验等方式来实现。

Keras 3.0深度学习框架

Keras是一个流行的深度学习框架，Keras 3.0版本实现了对PyTorch和JAX的支持，同时性能提升，还能轻松实现大规模分布式训练。Keras 3.0对Keras代码库进行了完全重写，可以在JAX、TensorFlow和PyTorch上运行，解锁了全新大模型训练和部署的新功能。

深度学习的广义定义

深度学习是一种机器学习方法，模仿人脑的神经网络系统，以解决复杂问题和自动化任务为目标。它通过计算机学习算法和大量的数据训练来构建和训练一系列神经网络模型，以实现对数据的自动化分析和识别。深度学习的名字来源于其核心原理——神经网络的层级结构。

多层人工神经网络

深度学习也可以被理解为多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

综上所述，深度学习3.0可能指代不同领域和不同时间点的深度学习技术进展，具体含义需要根据上下文来判断。