深度學習是源於人工神經網路的研究，是一種很前沿的概念，表現領域主要在語音及人臉識別、機器人翻譯、計算機視覺等。隨著科技不斷的進步發展，人們不加深新知識、新事物的學習和掌握，終究會被社會和歷史淘汰。深度學習難不難，適合怎樣的學習，這就要看你是熟悉和掌握到什麼程度，比如人們學習汽車知識由淺而深學習掌握有三種方式，第一種是我只學到汽車的基本理論知識，會熟練掌握開車技術，知道基本故障問題在哪，這種學習能適合大多數人完成達到；第二種是學會汽車的基本原理知識和熟練掌握車輛維修保養、故障排除，解決車使用過程中的所有疑難雜症等問題，這種學習適合一部分人掌握；第三種就是對汽車進行設計製造改進創新，讓汽車更舒適安全舒心便捷，使其成為適合人類最佳理想的交通工具，這種學習適合一小部分頂尖的專業人才，所以深度學習也是一樣，分這三種學習和掌握方式要求，學習基本理論知識較為簡單，學精卻很難，“人都是要活到老學到老”，才能適應社會不斷進步發展的要求。

一個人在所學專業，所在崗位必須要深度學習，術業有專攻，學術有專長是長期深度學習的結果。要想在某一領域有所收穫，有所成就必須要進行堅持不懈的深度學習。

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習是學習樣本資料的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，影象和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、影象和聲音等資料。深度學習是一個複雜的機器學習演算法，在語音和影象識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

深度學習在搜尋技術，資料探勘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多複雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。

以上是深度學習的概念及介紹。這玩意對個人要求就是:會寫演算法程式碼。比較適合數學專業和計算機軟體專業的人。但是你要是有毅力，完全可以涉足其中。

難肯定是有一定難度的，畢竟是Python的拔高課程，對於有Python基礎的人學習起來容易一些，如果沒有基礎學起來就稍微困難，適合的人群大學生，計算機專業的，在職人員，像JAVA，或者it技術方面的人才都可以去學

難度當然肯定有的，這個自學基本不可能，肯定要找培訓機構專業學的，可以去中公教育的IT優就業瞭解下，他們最近出了這個學習，我朋友之前在中公學過程式設計，他們教學質量還是可以保障的，我朋友最近也要了他們試聽課程，我朋友說還不錯，上課老師是中科院的老師，講的知識點很細緻，我朋友學過程式設計所以聽得懂，問過我朋友零基礎的能學嘛，我朋友說建議有Python基礎好學一些，不過中公的課程會送這個Python課程，你可以去了解下。