1. python深度学习的学习方法或者入门书籍有什么

1. 模式识别
从你的描述问题的语言来看，题主似乎对模式识别没有较高的认识。
所以在做基于深度学习的图像识别前，建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。《学习OpenCV》，我觉得是一本非常好的上述领域入门书籍，也有python接口。
2.机器学习
不清楚你对机器学习及其相关领域的了解程度。在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。当然没有特别好的中文书籍。但《机器学习》，《统计学习方法》还是值得一看。外文推荐《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Machine Learning： a Probabilistic Perspective》，后者包含了深度神经网络的章节。
3.深度学习
最后深度学习在python方面首推蒙特利尔大学的Theano（Welcome — Theano 0.6 documentation）。其有对应的英文版深度学习教程（Contents — DeepLearning 0.1 documentation），会涉及到浅层模型到深度模型的扩展。
我已经把部分文档翻译为中文，放在github上。质量不佳，如果有兴趣的可以一起加入（Syndrome777/DeepLearningTutorial · GitHub）。
另外有个斯坦福的文档，主要讲解自动编码机，有中文学者完成了翻译（UFLDL教程 - Ufldl）。

深度学习很火，使得一部分同学急切的加入。但我还是建议首先先有模式识别和机器学习的基础后再学习不迟，这样打后期才会比较给力。

2. Python和深度学习有什么区别

python 是一门编程语言 能用来编写 深度学习 的东东
不同类型的东西 怎么能比较它们的区别?

3. 为什么深度学习用python

用python进行深度学习的原因是：1、python是解释语言，写程序很方便；2、python是胶水语言可以结合C++，使得写出来的代码可以达到C++的效率。
首先python是解释语言，写程序很方便，所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用
Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情，实现只要方便就行。
然而在性能方面，我拿python和C++做个比较。
C++的cpu效率是远远高于python的,这点大家都承认吧。不过python是一-门胶水语言,它可以
和任何语言结合，基于这个优点，很多数据处理的python库底层都是C++实现的，意思就是说:
你用python写code,但效率是C+ +的。只有那些for 循环，还是用python的效率。
近年来机器学习最要是深度学习，而深度学习使用cuda gpu加速远比cpu要快，而cuda 是C+ +写
的。所以现在TensorLayer、theano 等深度学习库都是python编程、底层c++.
而那些for循环的效率，在整体耗时里面完全可以忽略!
有的人就会说，那为什么不直接用c++写cuda?不是更快吗?我想告诉大家，如果没有多年的cuda
经验，写出来的代码效率绝对是个问题。
推荐课程：Python机器学习(Mooc礼欣、嵩天教授)

4. 怎样用python实现深度学习

基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

5. 深度学习需要Python基础吗

无论你是Python小白，还是初级算法工程师，亦或是技术骨干，甚至是技术总监，都建议你不要错过中公教育与中科院专家共同研发的《AI深度学习》。
1）Python小白快速入门

如果你马上面临毕业找工作，或者打算转到互联网IT行业，我们赠送的Python入门网课，可以让无Python编程基础的你迅速入门。之后，高阶版的《AI深度学习》，可以让你系统地入门了解深度学习的前沿技术、应用成果，助你快速入行。

2）初级算法工程师的实操指南

如果你是刚入行不到3年，还在打基础的初级算法工程师，《AI深度学习》会让你以企业级项目的实操开始，逐步提升能力。课程由中科院专家亲自传授，可反复观看，让你随时随地查漏补缺，直面复杂的开发环境，比 “网络一下” 更精准。

3）技术骨干的进阶秘籍

如果你是团队的技术骨干，《AI深度学习》可以帮助你系统梳理语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术，搭建完整的技术体系；还能够帮你横向拓展相关领域知识，增强自身竞争力。

4）技术总监管理团队的神助攻

如果你是指点技术江山的一把手，这个紧跟市场需求开发的课程，可以帮助你快速掌握市场技术动向。课程交流群的不同学员，也可以让你了解每个层级人的真实想法，管理起来更加得心应手。

毫不夸张地说，只要你的工作与人工智能有关，《AI深度学习》就会成为你求职、工作、管理团队过程中不可或缺的神助攻。

6. 学好深度学习，python得达到什么程度

人工智能很多技术已经应用于日常生活，比如我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息，这是商城根据用户信息和习惯进行的智能推荐，用到了数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术。
中公教育联合中科院专家推出AI深度学习课程，技术紧跟市场需求，落地领域宽泛，不限于语音识别、图像识别、机器对话等前沿技术 ，涵盖行业内75%技术要点，满足各类就业需求，有兴趣可以关注一下。

7. Python深度学习该怎么学

按照下面的课程安排学习：

阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

8. Python和JAVA哪个更适合做深度学习

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Java是一门编程语言，实现同一个需求有上百种编程语言可以完成，Java之于大数据，就是一种工具罢了。

9. 深度学习需要有python基础吗

首先，深度学习需要Python基础，如果你会Java也是可以的，计算机专业同样可以学回习。

深度学习是一类模答式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。

(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

深度学习作为实现机器学习的技术，拓展了人工智能领域范畴，主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理。推动市场从无人驾驶和机器人技术行业扩展到金融、医疗保健、零售和农业等非技术行业，因此掌握深度学习的AI工程师成为了各类型企业的招聘热门岗位。

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