深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的工作方式，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是实现人工智能的普及化，使机器能够识别、处理、分析和理解各种数据，如文字、图像和声音等。深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度神经网络。为了入门深度学习并快速理解它，你可以遵循以下步骤：

1. 理解基础知识：首先，你需要掌握一些基础的知识，如线性代数、概率论和微积分，以及基本的编程技能，如Python编程语言。这些知识将为你后续的深度学习学习打下坚实的基础。
2. 学习机器学习的基本概念：在深入学习深度学习之前，了解机器学习的基本概念和算法是非常重要的。你可以通过阅读相关的机器学习教材、在线课程或参加机器学习工作坊来学习这些基础知识。
3. 学习神经网络的基本原理：神经网络是深度学习的核心。你需要了解神经网络的基本原理，包括神经元的结构、前向传播和反向传播算法等。这些原理将帮助你理解深度学习模型的训练和推理过程。
4. 实践深度学习框架：选择一个流行的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并开始实践。通过阅读官方文档、教程和示例代码，你可以了解如何使用这些框架构建和训练深度学习模型。
5. 进行小规模的实践项目：为了加深对深度学习的理解，选择一个小规模的实践项目，如图像分类或文本情感分析，并使用深度学习框架来实现它。通过实践，你将更好地了解深度学习模型的实际应用和优化方法。
6. 不断学习和探索：深度学习是一个快速发展的领域，新的算法和技术层出不穷。为了保持与时俱进，你需要不断学习和探索新的技术。参加相关的学术会议、阅读最新的研究论文、参与开源项目等都是很好的学习方式。

总之，入门深度学习需要一定的时间和努力，但通过系统地学习和实践，你将能够掌握这一强大的机器学习技术，并应用于实际问题中。