深度学习是机器学习的一个分支，它基于多层神经网络，尤其是深度神经网络（DNN），通过模拟人脑的神经网络结构来处理和分析大量数据。深度学习的核心在于自动从原始数据中提取有用的特征并进行高层抽象，从而实现对数据的复杂运算和优化。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能任务中展现出强大的能力。

在教育领域，深度学习则是一种学习方式，强调学习者主动地、批判性地学习新的思想和事实，并将这些新知识融入原有的认知结构中。它注重知识的深层次理解和内在联系的把握，追求知识的理解、应用、分析、综合和评价等高阶思维活动。

深度学习的几个关键特点包括：

自动特征学习：

深度学习模型能够自动从原始数据中提取特征，而不需要人工干预。

端到端学习：

深度学习可以通过多层次的神经网络来提取数据的特征，并利用这些特征进行分类、预测和其他任务，实现从输入到输出的直接映射。

强大的表达能力：

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和深度置信网络（DBN）等，利用多层非线性结构展现出强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。

广泛的应用：

深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了显著的成果，并有望在未来发挥更大的作用。

综上所述，深度学习不仅在计算机领域有着重要的应用，在教育领域也有着深远的影响。它通过模拟人脑的工作原理，实现了对数据的深层次理解和处理，推动了人工智能技术的发展，并为学习者提供了更加高效和深入的学习方式。