重写下面这段文本：《机器学习之深度学习入门》

深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，其他诸如机器学习、统计学习等等都建立在深度学习的基础之上。它的优点在于可以自动获取特征，自动学习，无论是语音识别、图像分类等领域都取得了非常显著的成果。

深度学习的基本建模块是人工神经元（Artificial Neuron），而神经网络则是由许多的人工神经元组成的复杂网络结构。人工神经元、神经网络是深度学习算法的基础。

在深度学习的应用中，我们常常使用卷积神经网络（CNN）来解决图像相关的问题，采用循环神经网络（RNN）来解决序列数据的问题，还有一些基于自编码器的模型被用于无监督学习等任务。

在实际运用中，深度学习也存在一些问题，例如训练数据不足、容易过拟合等，这些问题都需要针对性的优化。此外，深度学习对于硬件的要求也相对较高，因此需要更多的计算资源支持。

总的来说，深度学习是一门非常重要的学科，其在人工智能领域有着广泛的应用前景。
深度学习，是人工智能领域中的一个分支，可自动学习特征并在多个领域取得显著成果，如语音识别和图像分类。以人工神经元为基础建模块，由许多神经元组成更复杂的神经网络。常用于解决图像和序列数据，且需了解针对性优化和运算要求。深度学习是人工智能领域的重要应用前景。