在2022年的教育领域，随着技术的飞速发展，机器学习和深度学习等专业知识越来越受到重视。这些新兴的领域不仅为学生提供了广阔的就业前景，而且也为社会带来了巨大的变革。因此，对于希望在未来有所成就的人来说，选择机器学习和深度学习作为自己的专业方向是非常明智的决定。

1. 人工智能浪潮下的专业选择

1.1 新时代背景下的人才需求

2022年是一个充满变革的一年，不论是在科技、经济还是文化等各个方面，都能感受到人工智能（AI）的影响。随着AI技术日益成熟，它开始渗透到各行各业，从而改变了传统行业运作模式，并且产生了一大批新的职业岗位。这使得对AI相关人才的需求急剧增加，使得学术界、工业界以及政府部门都在寻找能够掌握这门技术的人才。

1.2 教育机构响应市场需求

为了适应这一趋势，许多高等教育机构纷纷推出了机器学习和深度学习等相关课程。此外，还有一些学校专门成立了人工智能研究中心，以培养更多具有AI技能的毕业生。在这个过程中，我们可以看到学什么比较好的问题被逐渐回答：对于追求未来的学生来说，最好的选择就是跟上这场人类历史上的最重要革命之一——人工智能革命。

2. 机器学习与深度学习简介

2.1 学习算法之争：从传统到现代

如果我们回顾过去几十年的计算机科学发展，可以发现一条清晰线索，那就是从简单算法向更复杂算法转变。在早期阶段，大多数问题都是通过预编码或规则系统来解决，但随着数据量的大幅增长，这种方法已经无法满足要求。于是出现了统计学家们提出的第一代“监督式”和“无监督式”算法，如决策树、支持向量机（SVM）等，这些都是基于数学模型构建出来的手段。但是它们仍然局限于特定的应用场景，而不能像人类那样处理复杂问题。

2.2 深度神经网络：突破性的创新

然而，在2010年代初，由于Hinton教授团队在2006年提出一种叫做Deep Belief Networks（DBN）的工作，以及AlexNet在2014年的胜利后，人们开始认识到一个事实，即通过构建具有多层隐藏节点结构的大型神经网络，可以实现类似人类大脑功能般高效地处理信息。这一发现引发了一系列关于如何设计更加强大的网络结构的问题，其结果便是今天我们所知的各种不同的深层神经网络架构，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆 networks(LSTM)等。

3. 为何选择2022年学机械工程?

3.1 就业前景广阔

截至目前为止，无论是在IT行业还是其他传统行业中，都有大量需要针对性解决方案以提高生产效率或客户体验的情况。而这些情况恰好正是由自动化和数据分析驱动，因此，对于具备良好基础知识并且能够快速适应变化环境的人才，就业机会将会无处不在。例如，在金融服务领域，一些公司正在使用自然语言处理(NLP)来改善客户服务；而制造业则依赖先进制造工具(AIOT)提升生产力水平；甚至农业也有可能利用图像识别技术来精准灌溉农田。

3.2 持续创新促进发展

除了直接就业机会外，更重要的是，你将参与其中的一个不断演化与创新的世界。一旦你掌握了这些技能，你将成为那些创造新产品、新服务、新业务模式的人群中的一员。你将拥有能力去理解并推动整个社会数字化转型，从而帮助你的社区变得更加包容、高效，也让自己获得财务自由，同时享受生活质量提升带来的乐趣。

总结：

2022年的教育环境极其关键，因为它代表着一个全新的起点。不管你现在所处的地位如何，只要你愿意投入时间精力去学会正确的事物，你都有可能成为那个时代成功者。如果你的目标是确保自己能顺利过渡到一个高度自动化、高科技融合社会，那么选择关注最新趋势——尤其是在人工智能领域——是一个明智之举。不过，如果你想继续保持竞争力的核心，则必须持续更新你的技能库，以适应即将发生变化的事实，即此刻的事情比任何时候都更值得珍惜。