要学习深度学习，需要具备以下条件：

熟悉神经网络的结构和概念：

了解神经网络的基本组成和工作原理，包括感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

掌握一种仿真工具及对应的计算机语言：

熟练使用Python或Matlab等编程语言进行仿真和数据处理。

具备一定的编程基础：

深度学习需要大量的编程实现，因此需要具备良好的编程能力和熟悉至少一种编程语言。

具备一定的数学基础：

深度学习涉及大量的线性代数和微积分运算，因此需要具备一定的数学基础。

理解机器学习基础知识：

深度学习是机器学习的一个分支，因此需要了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同类型的学习方法。

熟悉主流深度学习框架：

如TensorFlow、PyTorch等，并能够利用它们进行模型开发和优化。

具备较强的数据处理能力：

能够熟练使用数据挖掘和数据分析工具，如Pandas、PySpark等。

拥有适当的计算资源：

深度学习任务通常需要大量的计算资源，尤其是在训练大型模型和处理大规模数据集时，因此需要拥有适当的计算设备或云计算服务。

了解数据集和标注：

深度学习算法需要大量的数据来训练模型，因此需要收集合适的数据集，并为其进行标注。

具备良好的沟通能力、团队协作精神和解决问题的能力：

能够在团队中发挥积极作用，共同完成项目任务。

态度和兴趣：

对学习深度学习有浓厚的兴趣和热情，能够深入参与学习过程，并具备跨学科思维。

研究和实践：

投入大量时间和精力进行细致深入的观察、思考和分析，进行项目实践，以得出正确的判断和结论。

综上所述，学习深度学习需要多方面的知识和技能，包括编程、数学、机器学习、数据处理等，同时还需要具备良好的学习态度和团队协作能力。