大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习入门的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python深度学习入门的解答，让我们一起看看吧。
学习Python人工智能需要什么基础？
1. 编程基础：需要掌握基本的编程概念和语法，理解程序的基本构成和运行原理，掌握函数、变量、条件、循环等语句的使用。
2. 熟悉Python编程语言：Python是一种高级编程语言，拥有简单、易学、易读的特点。需要掌握Python的数据类型、语句结构、函数、模块等基础知识。
3. 数学基础：人工智能的本质是数学，并需要掌握微积分、线性代数、概率论等数学基础知识。
4. 机器学习基础：机器学习是人工智能的核心领域，需要掌握其基本概念、算法和模型，包括分类、聚类、回归等。
深度学习如何从菜鸟入门？
深度学习，其实现在不比以前了，以前学习大都通过书籍等去学习，现在网络这么发达，只要你真的有心要学习，就不愁学不好，其实最好的老师还是百度，没有什么度娘没有的，线上课程学习，各大技术论坛，博客，知乎等都是你学习的好地方，其实现在悟空问答还不错，你发的一些问题还是有些大牛等给你很好的一个回答，也是个学习的地方，
深度学习目前的应用领域很多，主要是计算机视觉和自然语言处理，以及各种预测等。对于计算机视觉，可以做图像分类、目标检测、视频中的目标检测等，对于自然语言处理，可以做语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、文章摘要、情感分析等。
对于刚入行深度学习，想从事人工智能工业应用和研发的小白来说，选择一个适合自己的深度学习框架显得尤为重要。那么在选择深度学习框架的时候，要注意哪些内容呢？
通常我们在选择框架时要考虑易用性、性能、社区、平台支持等问题。初学者应该考虑容易上手的框架，偏工业应用的开发者可以考虑使用稳定性高、性能好的框架，偏研究性的开发者，一般选择易用而且有领先的模型基线的框架。
目前这个阶段，TensorFlow因为背靠谷歌公司这座靠山，再加上拥有庞大的开发者群体，而且***用了称为“可执行的伪代码”的Python语言，成为最受欢迎的主流框架之一。一些***的库（如Keras、TFLearn）也基于它实现了很多成果，Keras还得到TensorFlow官方的支持。TensorFlow支持的上层语言也在逐渐扩大，对于不同工程背景的人转入的门槛正在降低。
因此，对于刚入行深度学习的小白，TensorFlow是一个非常好的选择，掌握TensorFlow对以后的求职发展很有帮助。
想要入门深度学习，因为它实在涉及了太多方面，所以其中所需要学习的东西也不少，虽然我学习深度学习的[_a***_]不算久，但是在学习中还是有自己的一些方法和历程，主要有三个：
看***
***教学现在变成大多数人会想到的首要自学方式了，在网易云课堂等平台上你会发现有很多的***都是在讲深度学习或者机器学习知识的。但是有一些***都是要付费的，而且会顺便教你 Python，但是我个人是没有去看这些课程，我推荐可以去看 Andrew Ng 的 DeepLearning.ai 的***，在网易云课堂上也能搜到免费的课程，课后的编程作业可以上网搜索。这个课程好在每个***都很浅显直观地说明一个知识点，平均每个***有 7 分钟，很短。全部看完结合作业的理解，也算是对深度学习有了个基本的认识。如果想要看原版的***及作业，可以去 Coursera 上付费观看，会提供课后作业并且帮你批改，还有社区交流，当你全部学完后还会给你颁发毕业证。
会实现
学习深度学习一定要会的一个语言就是 Python 了，你会发现基本上所有教深度学习的公开课上都会或多或少讲到 Python 的知识。所以如果你对于编程感兴趣，那么一个很好的方法就是试着使用代码去实现。我试过完全自己用 Python 写一个简单神经网络的代码，写完之后发现自己更加的知道其中的原理了。还有一个比较有趣的就是去 GitHub 上找一些项目，去跑。例如有 TensorFlow 风格转换项目，目标跟踪类的，没准跑着跑着突然就有个想法，想要试着应用到某个小东西上去。
多看书
有很多的书大篇幅地在讲理论，我个人觉得比较好的学习方法就是不一定要完全懂得其中的原理，先大概理解地去看，把整个知识面都过一遍，在之后实际应用或者操作时再深入的去理解，会更加印象深刻。看书学习不一定说要你硬啃理论，但是当你入门以后可以再回过头来仔细去看。推荐两本书：周志华的《机器学习》和 Ian GoodFellow 的《Deep Learning》，江湖分别称「西瓜书」和「花书」。
到此，以上就是小编对于python深度学习入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习入门的2点解答对大家有用。
