学写作可分为以下几个步骤：

1. 基础知识学：理解写作的基本概念包含自然语言应对（NLP）的基础知识、机器学的基本原理以及深度学的相关概念。

2. 编程技能培养：掌握至少一门编程语言，如Python，这是实行写作实验和开发的基础。

3. 数据收集与解决：学会怎样去收集和应对数据，包含文本数据的清洗、格式化和预应对。

4. 模型选择与训练：依照写作需求选择合适的模型，如生成式对抗网络（GAN）、循环神经网络（RNN）或其变体实行训练和调优。

5. 实践与优化：将训练好的模型应用于实际写作任务中，不断优化模型结构和参数加强写作优劣。

6. 案例分析与研究：研究成功的写作案例，分析其技术路线和创作策略。

7. 社区交流与学：加入写作相关的社区和论坛，与其他开发者交流经验，学最新的研究成果。

8. 持续更新知识：领域发展迅速，持续关注最新的研究动态和技术进展，不断更新本人的知识库。

通过以上步骤可系统地学并掌握写作技能。