深度学习是人工智能领域中最受欢迎的分支之一，也是当下研究最为活跃的领域之一。本文将简要介绍深度学习的基础知识和如何让本科生学习深度学习，并提供一些代码示例。

深度学习是指使用多层神经网络来解决特定问题的方法。在传统机器学习领域，我们通常使用人工设计的特征来对数据进行分类或回归。但是，随着深度学习的发展，特征的提取和分类都交给了神经网络来完成。通过神经网络的多层嵌套，深度学习能够识别特定图像、语音、文本等。

要学习深度学习，首先要了解神经网络。神经网络是由神经元构成的网络，每个神经元接收上一层的输出并生成下一层的输入。神经网络越深，可以进行的任务就越复杂，表现也越优秀。最常见的神经网络类型是全连接神经网络（FCN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

FCN 是最基本的神经网络类型。全连接神经网络中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连。全连接网络预测问题时非常快，但是训练和应用时需要站着巨量计算资源，因此 FCN 在深度学习领域中很少使用。

CNN 是卷积神经网络，它主要用于图像和语音信号处理。该神经网络包含卷积层、池化层和输出层。卷积层和池化层用于提取图像中的特征，输出层用于将这些特征映射到类别或回归值。CNN 是目前深度学习领域的主流。

RNN 是循环神经网络，它主要用于对序列数据