深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的工作原理来处理和分析大量数据。深度学习的核心是神经网络，由多个层次的神经元组成，每一层神经元都负责处理不同的特征。通过多层次的神经网络，深度学习能够提取数据的特征，并利用这些特征进行分类、预测和其他任务。

深度学习的宗旨是提升学生课堂学习的质量，促进学生对学习内容的真正理解以及在此基础上的灵活应用，最终满足个人终身发展，适应未来社会发展的需要。

深度学习可以解构为以下三种主流观点：

理解说：

认为理解就是深度学习的核心，学习者需要深入理解每一个公式、每一个定理背后的含义，才能达到深度学习的结果。

理解—迁移说：

在“理解说”的基础上发展起来，强调将已有的知识迁移到新的情境中。

整合性学习：

学习者以高阶思维的发展和实际问题的解决为目标，以整合的知识为内容，积极主动地、批判性地学习新的知识和思想。

深度学习的应用领域非常广泛，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等。常见的深度学习算法有深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络和递归神经网络等。

深度学习的训练过程通常包括正向传播、损失计算、反向传播和梯度下降等步骤，通过这些步骤不断调整模型参数，直至模型收敛或达到预定的迭代次数。

总的来说，深度学习通过模拟人脑神经网络的工作机制，构建多层次的抽象特征表示，使机器能够自动从原始数据中提取关键信息，从而实现高精度的任务执行。