深度学习是一个广泛而快速发展的领域，涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线，包括书籍和视频资源。
入门阶段：
理解基础知识：
书籍：《深度学习》（Deep Learning）Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 著。这是深度学习领域的权威书籍，适合初学者。
书籍：《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）Michael Nielsen 著。这本书网上可以免费读到。
视频：Andrew Ng 教授在Coursera上的《机器学习》课程，尽管侧重于机器学习，但对于建立基础知识非常有帮助。
掌握编程和数学基础：
Python 编程：任何基础的Python教程都可以，例如Codecademy, Kaggle或官方Python文档。
线性代数、概率论和微积分：Khan Academy和MIT OpenCourseWare提供这方面的免费资源。
基础深度学习：
理论与实践结合：
视频：Andrew Ng 在Coursera上的《深度学习专项课程》包含5个子课程，从基础到高级概念都有覆盖。
书籍：《Python深度学习》（Deep Learning with Python）François Chollet 著。这本书通过Keras介绍了深度学习的实践应用。
实践项目：
Kaggle：参与竞赛或完成Kaggle上的练习项目。
GitHub：找一些开源项目进行实践，理解实际代码和算法实现。
进阶学习：
掌握高级主题：
书籍：《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）可以帮助你通过实操深入理解高级主题。
视频和博客：关注深度学习研究人员的论文、博客和视频，如Distill.pub, Lex Fridman的YouTube频道等。
深入研究特定领域：
自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等，找到这些领域内的专业书籍和课程，如Stanford大学的CS231n（计算机视觉）和CS224n（NLP）。
持续进修：
跟进最新研究：
阅读最新的论文：arXiv.org是获取最新研究论文的好地方。
参加会议：NeurIPS, ICML, CVPR等顶级会议提供了了解最新研究和趋势的机会。
加入社区和讨论组：
Reddit、Stack Overflow 和 Data Science Stack Exchange 等在线社区。
LinkedIn、Meetup等平台上的本地或线上深度学习群组。
