深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络，尤其是多层神经网络，来模拟人脑的学习过程。深度学习的核心在于通过大量数据的学习，自动提取和表示数据的特征，从而实现对复杂数据的处理和任务。以下是深度学习包含的主要内容：

神经网络：

深度学习的基础是人工神经网络，它由多个层次的节点（或称为“神经元”）组成，每个节点都通过权重连接到下一层的节点。这些层次包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都负责从输入数据中提取特定类型的特征。

卷积神经网络（CNN）：

这是一种专门用于处理具有网格状拓扑结构的数据的神经网络，例如图像。CNN通过卷积层来自动提取局部特征，并通过池化层来减少数据的维度。

循环神经网络（RNN）：

这种网络适用于处理序列数据，如时间序列或文本。RNN的特点是能够记住之前的信息，并将这些信息用于当前的决策，这使得它们在语音识别和自然语言处理等领域非常有用。

生成式对抗网络（GAN）：

这是一种由两个神经网络组成的系统，一个是生成器，另一个是判别器。生成器负责创造新的数据样本，而判别器则尝试区分真实数据和生成器产生的数据。两者在对抗过程中相互竞争，从而提高各自的能力。

训练与推理：

深度学习模型的训练涉及使用大量标注数据来优化模型参数，使模型能够学习数据的内在模式和特征。推理则是模型在未见过的数据上进行预测或分类的过程。

高阶思维技能：

深度学习不仅仅是关于算法和模型，它还涉及到高级思维技能，如批判性思维、创造性思维和问题解决能力，这些技能有助于学生对学习内容进行深入分析和处理。

应用领域：

深度学习已广泛应用于多个领域，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、生物信息学、电商、智能制造、医疗、金融、安防、司法、游戏和环境等。

模型架构：

除了上述的CNN和RNN，还有许多其他类型的深度学习模型，如深度置信网络（DBN）、自编码器、变分自编码器（VAE）和Transformer等。

学习方式：

在教育领域，深度学习强调学习者主动地、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，追求知识的理解、应用、分析、综合和评价等高阶思维活动。

算法创新：

深度学习的发展得益于算法创新，如特伦斯·谢诺夫斯基发明的深度学习一词，以及随后在神经网络领域的许多突破，这些创新使得深度学习成为现代人工智能的核心技术之一。

深度学习的这些组成部分共同构成了一个强大的工具集，用于解决各种复杂的问题，并在多个行业中产生了深远的影响。