大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习是学c还是python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习是学c还是Python的解答，让我们一起看看吧。
先学C语言好还是Python好呢？
你好，做为超过10年的老程序员，觉得首先要看你是什么类型的人，还要你要用学到的C或者python 干什么工作
- 对于大多数完全没有编程经验的人，强烈建议先学python
- 因为python 开发环境容易安装，语法包简单
- 解释性语言，无需编译，立马就能看到运行结果，容易提升自信心
- 另外python适合爬虫，Ai 自动化运维等工作
- 再学C语言，编译型，函数编程语言，同时系统性语言，需要学习数据结构，算法 编译系统make file
- 适合编程操作系统嵌入式系统开发，结合arm Linux
础，加油，
很高兴回答你的问题！
先想了解一下你学习编程的出发点到底是什么？或者说学习C语言是必要的还是***性的。
如果你想以程序员为工作方向，那么我推荐你学习C语言，C语言基本是所有语言的基础的基础，以后进行其它开发语言的学习的话，有C语言的基础你掌握其它开发语言也会更得心应手。
如果你只是想用开发语言作为日常兴趣的话，那么我推荐你学习Python，Python作为一种胶水语言，可以以一行代码解决很复杂的问题，可以做爬虫，大数据，图像处理，科学计算等等，是非常适合的一种***语言，学习的乐趣也会很多。
综合来说，看你的目的是什么，再考虑学习的方向。
手打不易，如果对你有帮助，请关注我！
其实，编程语言都是相通的。
不管你是先学c还是先学python，对你以后的语言学习，影响都不大。师傅领进门，修行在个人，就是这个意思。
你学习编程语言，无外乎不就是，要么自己爱好，平时偶尔用来做做小开发；要么想进行软件开发（创业也好，工作也好），为了一分收入。
而进行软件开发，一般来说，不是说是否精通某种语言的语法，因为语法并没有难住人。难就难在算法——解决问题的思路与方法！
也就是说，对于入门者，选一门自己喜欢的就好，把主要精力放在算法的学习中（包括分析别人的代码），这样才能有提升的空间。
而若仅仅去专研某种语法，甚至纠结于要学何种语言，那真的就得不偿失了。
先学C语言还是Python好呢？这个问题取决于自己学习的目的。目的决定了答案就有了，比如你是用来工作呢，还是随便找一门编程语言入门呢。
1. C语言技术特点
本人是个程序猿，工作快10年都是用c/c++， 新人我的建议是学Python。 为什么我要推荐Python呢？ 原因如下
1. 学习难度。 Python更容易学习， 能比较快掌握语法； 网上教程资料比较丰富而却系统性强。
2. 方便性。 Python 能一键安装大量库，轻轻松松实现各种强大的功能，网络爬虫，数据分析，表格处理，深度学习。而C语言要实现这些功能，对于一个新人来说，需要花费大量时间精力，可能要不成功。
学习深度学习需要什么[_a***_]吗？
这个自学基本不可能，肯定要找培训机构专业学的，可以去中公教育的IT优了解下，他们最近出了这个学习，我朋友之前在中公学过编程，他们教学质量还是可以保障的，我朋友最近也要了他们试听课程，我朋友说还不错，上课老师是中科院的老师，讲的知识点很细致，我朋友学过编程所以听得懂，问过我朋友零基础的能学嘛，我朋友说建议有Python基础好学一些，不过中公的课程会送这个Python课程，你可以去了解下。
学习深度学习最好是需要有Python编程基础。在深度学习领域，Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语言，被科研领域和工程领域广泛***用。所以有python基础的话，学起来会比较容易，但是之后的课程也有难点，还需要你认真去学习。
除了编程基础外，深度学习还需要一些数学基础（线性代数、矩阵、概率统计、优化等等）、机器学习基础。
深度学习目前就是重庆优就业的师资最为强大。
我对深度学习领域有一定了解。学习深度学习最基本的条件是：熟悉神经网络的结构和概念，掌握一种仿真工具及对应的计算机语言(比如Matlab或者Python)。上面那两个条件是最基础的，否则无法实现。我给出的具体解释如下：
深度学习是人工智能的一个实现手段，它起源于人工神经网络，人工神经网络有大家所熟悉的BPNN网络，CNN网络，RBF网络，GRNN网络，等等。所谓深度学习，浅显的理解就是更深层次的训练和学习，它要求具有多层感知器，结构比较复杂，通过形成低层特征逐渐向高层特征传递，它的认知过程模仿人的思维方式，逐步抽象而成。深度学习也是一种无监督方式的学习，每一次训练和学习只在一个隐含层内完成，它的结果将传递给下一层，而监督学习用于对所有层次进行调整。现在深度学习已经应用在视觉，触觉，语音识别等领域，它需要与大数据结合起来形成泛化能力。
再者，学习人员需要掌握至少一种仿真工具及语言，依托于仿真软件才能实现数据的训练，学习和误差调整，目前应用广泛的是Python和Matlab软件，这两个软件都有很强的矩阵计算能力，非常适合学习人员进行学习和仿真。
以上就是我的见解，互相学习。
想学习pytorch，需要先学习python吗？
你好！
那是必须的啊！
pytorch只是基于python语言和各种库的一种深度学习框架！
不懂python语言，怎么理解各种pytorch的网络模型和算法实现呢？特别是里面的计算图，自动微分
张量的各种运算！
没有python的基础，学习pytorch基本上寸步难行
建议可以这样的学习路线：
第一 先初步了解python的基本语法，如数据类型、函数定义、导入依赖库，别看很基本，但是不了解这些，一上手直接看pytorch的源代码，会一头雾水，你连按照教程敲代码都会遇到一堆问题，举个简单例子
a = torch。zeros(8,8)
pytorch是目前非常流行的深度学习框架，想学习它，最好先学一些python的编程基础，因为很多使用了pytorch的代码都是用python开发的，先学点python打好基础之后，更有助于您理解和学习pytorch，就比如要建房子先要打好地基，是一个道理。
网上关于python的免费教程很多，在我的今日条头文章里面就写过一篇关习python学习教程的文章，了解了python的一些基本语法，可以编写和运行一些简单的python程序之后就可以开始学pytorch了，它的***有个学习教程可参考：***：//pytorch.org/tutorials/
随着电脑的普及，上网的人越来越多了，特别是在互联网流行的21世纪，几乎***都离不开电脑上的网页了，而网页的搭建是需要UI设计方面的人才处理的，现在市场对于这个专业的人才需求越来越大，就业岗位逐渐增多，UI设计的前景也越来越好
而且这个专业是0基础入门的，不用担心没有了解过，会学不好，来我们学校学习这个专业的同学都是没有基础的，都是新手
如果学习Python之后，对理解pytorch更加有帮助，如果直接学的话，也是没有毛病的。就像你学习了C语言，再 去学习其他编程语言，比你直接去学习其他语言，要轻松的多。
Python深度学习有什么要求吗？
题主声明了Python的深度学习，那么首先你需要一定的Python基础。
这个基础不要求有多高深的Python功力，最起码会写能读懂他们的API和Demo。这一点要求你对Python至少是精通基础。
第二，学习深度学习你需要了解几个常见的深度学习包：
- TensorFlow 这是所有深度学习都绕不开的一个包
- ImageAI 针对图像处理的包
- 等框架
也就是说，在了解里面的内涵之前，我想你应该先从实现一个功能入手，让自己有了学习的动力。因为深度学习正常情况下，学习曲线很陡峭，很艰难。
- 深度学习的各种概念，卷积神经网络、神经网络、梯度下降等概念，
- 各种框架调参，这一步可以在第二层中，也可以在这里，至少如果想从事这行，调参至少是会的
- 各种实现算法
第四，如果还想更进一步，那么请补充一下数学基础和英语阅读能力。这点尤为重要，因为到这一层更多的是自己实现算法。算法从哪来呢，最新的相关学术期刊。如果想要读懂这些文章，就需要能读通，能理解了。
第五，还有一个最重要的要求，不要习惯自己过去的成绩。因为深度学习并没有达到顶峰，现在还是一个上坡阶段。目前，没有人能看到深度学习或者说人工智能的未来会达到什么样的巅峰。所以，新的框架、新的算法必然会层出不穷。
这就是我，一个五年工作经验的混子程序员给你的建议。你觉得我说的对吗？
究竟深度学习在干什么？
今天我谈一些经过个人实践的一些可以落地视角和方法。
所谓设计其实是指一个过程，在这个过程中***取一定的思维及思维方法，而深度学习就是要使用一系列的思维及思维方法来设计学到的知识，把学到的知识跟已有的知识联系起来，而这种联系就会打破原有知识的结构，重新塑造出一个新的知识结构。
系统思维
减法思维
还原法思维
***设性思维
创新的思维【水平思维】
抱着这个视角会有很大的问题，因为一个人的学习，不仅是学习书中的知识，而且要重构知识，每个人都有现有的知识存量，要把新学到的知识通过设计嵌入到已有的知识系统。
设计一个简单的形式来表述知识，形式就是指结构的外形可、可视化、形象化，并同时形成一种样式与秩序。而这个设计就要用到一些思维的方法【系统思维、减法思维、还原法思维、等等】。知识要经过自己的设计转一手，嵌入到已有的知识体系。
深度学习，就是在你读书的过程中，不仅是获取知识，而且还要生成知识，而这个生成的知识，就是透过设计。
到此，以上就是小编对于深度学习是学c还是python的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习是学c还是python的5点解答对大家有用。
