深度学习技术开发需要掌握以下关键步骤：
数据准备：收集、清洗、标注和划分数据集。数据是深度学习的基础，数据的质量和数量直接影响模型的效果。
模型选择和设计：根据问题的特点和数据集的情况选择合适的模型，或者进行模型的改进和设计。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
模型训练：利用数据集对模型进行训练，通过反向传播算法不断调整模型的参数，直到损失函数收敛或达到预设的训练次数。
模型评估和调优：使用验证集对模型进行评估，得到模型的精度、召回率、F1值等指标，根据评估结果进行模型的调优。
模型部署和应用：将训练好的模型应用到实际问题中，可以通过API、移动应用、Web应用等方式实现模型的部署和应用。
在深度学习技术开发中，还需要掌握Python编程语言、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）、GPU加速计算、调试和优化技巧等。同时，要注重实践和不断学习，可以参加相关的课程、研讨会、竞赛等活动，积累经验和提高技能。