大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程深度学习入门的问题，于是小编就整理了3个相关介绍编程深度学习入门的解答，让我们一起看看吧。
深度学习简单好学吗？
数学和英语要打好基础，基础好了学起来会很容易，看相关方面的论文也不会费力。
编程语言的话，主要是使用python，这个比较容易上手，没什么难的。
框架的话，pytorch、tensorflow都很优秀，刚开始先选择一种就好，这些只是工具。
教材的话，《深度学习》（Lan Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville合著）比较经典，是值得推荐的。
天下无难事，只怕有心人。
在学习 深度学习 前，你需要有
1. 至少熟练运用一门编程语言，最好是python3，因为绝大多数的深度学习库，都是为python编写的
2. 学习一下机器学习相关基础知识，机器深度学习是机器学习的子类，使用的算法和方法都是想通的
3. 学习几种数据预处理的库，如pandas,sklearn等
4. 学习时可以使用最广泛和热门的深度学习框架，比如Tensorflow，Caffe等，热门的框架很多坑都能搜索到答案。
5. 多找点视频资料，入门相对方便点。
祝您学习愉快
搞算法（图像识别，深度学习）必须要懂C/c++吗？
由于图像识别、深度学习这方面已经有许多人做了基础性工作，他们提供的程序或者库都是利用c或C++形式提供的，或者是类似的调用接口，因此要利用这些库、将这些基本算法结合到自己的工程中来，需要c和c++的知识算法应当是可移植的，同时又不能离硬件太远。可移植的特点是要求编程语言具备可移植性、通用性，c或c++是比较好的载体；所谓离硬件不太远，是因为要在算法优化方面有需求时，需要针对硬件特点，或者硬件提供的能力，做到发挥算法的最大效能，由于c语言可以很好地结合汇编语言和高级语言，因此在优化方面是比较灵活的。如果大部分通用算法都是用c或c++编写的，为成为通用算法，你有可能需要顺应这一习惯，以便别人将你的算法结合到他们的c或c++工程中去。往往你的算法是在别人编写的现有算法上改进得到，如果别人的算法就是c或c++编写的，你需要这方面的知识来消化别人算法的思路，理解成熟算法的意图。
搞算法（图像识别，深度学习）必须要懂C/C++吗？
由于图像识别、深度学习这方面已经有许多人做了基础性工作，他们提供的程序或者库都是利用c或c++形式提供的，或者是类似的调用接口，因此要利用这些库、将这些基本算法结合到自己的工程中来，需要c和c++的知识算法应当是可移植的，同时又不能离硬件太远。可移植的特点是要求编程语言具备可移植性、通用性，c或c++是比较好的载体；所谓离硬件不太远，是因为要在算法优化方面有需求时，需要针对硬件特点，或者硬件提供的能力，做到发挥算法的最大效能，由于c语言可以很好地结合汇编语言和高级语言，因此在优化方面是比较灵活的。如果大部分通用算法都是用c或c++编写的，为成为通用算法，你有可能需要顺应这一习惯，以便别人将你的算法结合到他们的c或c++工程中去。往往你的算法是在别人编写的现有算法上改进得到，如果别人的算法就是c或c++编写的，你需要这方面的知识来消化别人算法的思路，理解成熟算法的意图。
到此，以上就是小编对于编程深度学习入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程深度学习入门的3点解答对大家有用。
