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深度学习入门中文书籍的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python深度学习入门中文书籍的解答，让我们一起看看吧。
- 深度学习TensorFlow入门资源汇总-如何从零开发人工智能？
- 各路大神，能给推荐几本适合初学深度学习和神经网络的书吗？
- 0基础学习编程，求书籍推荐？
- 学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
深度学习TensorFlow入门***汇总-如何从零开发人工智能？
人工智能全面爆发
历史性机遇如何把握？
AI深度学习直播课火热来袭
限时钜惠 抢先学习
***://19.offcn***/class-143707/?scode=jZiXMZ
各路大神，能给推荐几本适合初学深度学习和神经网络的书吗？
机器学习入门推荐Andrew的机器学习
深度学习入门推荐cs231n
不推荐西瓜书之类的，因为章节覆盖知识比较多, 但是大多都不够深入, 公式杂乱, 符号乱用, 不遵守规约混乱, 轻重不分
你好，很高兴回答你的问题。
深度学习和神经网络这一块儿。我建议你大体了解其内容，然后分章节的在网络上搜各种的文章和视频来学习。
年前一段时间本人也在学习神经网络这一块儿。发现对数学的要求比较高，各种高阶公式和矩阵算法，学习起来比较吃力！
有一个中国人教的，但是全程在讲英语的那个比较好。名字具体我忘了叫什么了，因为学习也比较久了。他的课程简单易懂并且全部都是免费的，我就是跟着他的课程学习的，如果有不懂的地方就停下来，去百度搜索其他的文章或者***来***。
重要的还是坚持。加油！
这个首先要先看下你朋友的基础怎么样。深度学习需要了解机器学习的一些知识，并且还需要有一定的数学基础的。如果之前有了解过机器学习的知识，那么现在想要学习深度学习，就可以去看一些深度学习的入门教程。
前提条件
这里需要提一下，很多人都说学习深度学习不需要掌握机器学习的知识，这个看法我不太认同，虽然说机器学习并不是深度学习的必要条件，但是作为一个熟悉深度学习的人却不应该不了解机器学习的一些算法和概念。就像大学在学习高等数学的时候，和小学学习的求矩形面积关系很小，但是如果一个学习高数的人说他不会求矩形面积，那么这会让别人怎么看。所以我个人觉得学习深度学习知识还是应该储备一下机器学习的相关知识。
其次深度学习需要一定的数学基础，这个具体要看从事到什么程度而定，通常不是做学术研究的，基本上需要大学数学三剑客：高等数学，线性代数，概率论与数理统计。这里还要提一下，有很多人又要说，我数学很差劲，但是我懂深度学习，所以深度学习不需要太多的数学知识。其实有很多人的学习方法是以实践为主，而不顾理论知识的。这种方法可能在某一阶段能尝到甜头，但是这也是限制进步的最大的因素。你可以去搜索一个 CNN 的实战教程，然后跟着做，做完就是会了吗？没那么简单吧，当你不懂一个模型的原理，你有怎么能够灵活的去在合适的地方使用呢？
之前的前提条件说完了，也简单阐述了下这些条件的必要性，至少是我个人的看法。那么如果你朋友都满足这些条件，那么就可以找一些入门教程了，下面我简单提供一些我个人看过的觉得还可以的内容：
《神经网络与深度学习》，机械工业出版社出版，邱锡鹏教授著。
这本书我觉得非常适合入门学习，知识内容是由浅入深的，可读性比较强。内容涉及的知识点也比较全面。这个是我个人比较推荐的入门首选。
《深度学习》（Deep learning），人民邮电出版社出版，Ian Goodfellow 等多位大佬著。
这本书被誉为是深度学习的“圣经”。有这个称号的书籍还真没多少。而且 Goodfellow 就是生成式对抗网络(GAN)的提出者。这本书具有国外图书的特点，理论性比较强，语言表达上可能并不是那么通俗易懂。但是这并不妨碍它成为经典。有兴趣也是可以拜读的。
还有就是在开发实践方向上，目前使用的比较广泛的就是 Python 语言，可以了解下 numpy，pytorch 之类的库。这些网上都有对应的教程，自行搜索下就可以了。
学习路线
在了解深度学习的一些知识以后，可以学习下深度学习的框架，比如TensorFlow之类的，然后也可以尝试在实际领域去尝试做一些实践，比如NLP，视觉等等方向。
路遥的《平凡的[_a***_]》，《墨菲定律》，金庸的***《雪山飞孤》，《侠客行》，《这里的黎明静悄》，《老人与海》，《鬼谷子的《狼道》，《曾国藩传记》
中外，古今都包含，做人，做事，讲故事，说道理，名著，名言，砺志，为人处世等等都包含。
希望对你有用！
0基础学习编程，求书籍推荐？
如果想从事嵌入式开发编程的话，建议先从C语言开始学起(推荐谭浩强的C语言教材)，然后学习C++(谭浩强的教材)。这个时候基本对编程的基础概念有了一个比较宏观的了解，但是远远不够。再之后建议选择学习C++primer进行语言基础的进修(很多人死在这个环节，C++语言学习周期长，前期基本没有什么成果)，此时C++进入了入门阶段。然后，你可以尝试编写一些小程序，小算法。但仍需进修数据结构，编译原理，操作系统。这些都是软件偏软件方向。但是作为一个从事嵌入式的boy只会软件，显然不能展现出与普通码农不同之处。因此，建议你学习这些软件基础的同时，好好学习一下数电，模电，电路原理的知识。再加上自动控制原理，现代控制理论。Ok，千万不要小瞧这些理论基础，只有掌握了这些你的编程在未来才仍有价值！语言永远是工具，怎么用取决于你的理论基础！如果能熬到这一步，你就可以进军所谓的人工智能领域了！学一些高级语言，创造一些高智慧"生物"。这就是学习一门语言[玫瑰]
学习Python的话，可以搜一下***教程或是报一个线下的编程课；看书的话不推荐太枯燥了；网上有很多Python的入门课程，价格的话也还可以。根据自己的实际情况选择一下。
我是一名iOS 开发工程师，有着多年的软件开发经验，大学学的是电子通信专业，大学也没有好好学习，毕业后编程方面基本上也属于0基础，我从我的自身经历来看，0基础学习编程，要先找方向，后端有Java开发，网页有HTML5，手机端有iOS 和Android ，确定了方向之后，就是找学习资料了。学习编程，其实是很枯燥乏味的，编程方面的书籍，看起来也枯燥乏味，并且不容易理解书中提到的知识点，常常是看完整本书都还是蒙的状态，效果不好，我的建议是可以在网上找一下相关编程语言的教学***看，相当于拥有了一个好老师，可以跟着***学，这样没有那么枯燥，并且知识点还会理解的更深刻一些，不懂得还可以问问老师，这样可以达到事半功倍的效果。看完***之后，再配合相关书籍学，会更好
首先，我们作为0基础的学习者我们要搞清楚当前变成语言的分类及各语言的流行程度。
按照程序执行方式主要分为三大类：
①解释型语言，例如：JS/python等
②编译型语言，例如：C/C++
接下来我们就来看看这些程序语言的趋势
在图中可以看到近几年python的成长势头还是突飞猛进的，python现在使用相对以前更为广泛。主要是因为python的第三方库非常丰富，适用于很多工作场景，例如：数据分析/数据挖掘/大数据技术/网络爬虫/测试/前端开发等等。有很多主流开源框架可适用于不同的工作场景，django（前端）/flask（前端）/Scrapy（爬虫）等等。
其中还包括最重要的一点，python是一门开源程序语言，配合VScode食用更香。
python目前最主要的用途还是做数据挖掘和机器学习，目前Anaconda是python的一个开源的发行版本其中包含了conda/python等众多个科学包及其依赖项，在Anaconda中还自带了python的一个数据科学神器——Jupyter Notebook。
Jupyter Notebook对于初学者相当友好，在Jupyter Notebook本地服务器上可随时进行交互式编程，逐行执行代码。不仅仅是在后期的代码调试能够使用到它，在学习python语言的时候也是可以随时随地执行检验结果。
你好，很高兴能回答你这个问题。首先您是零基础人员，所以想要学习编程语言需要清楚每一门编程语言所对应的市场以及行业，因为不同的编程语言所运用的行业也是不一样的。我个人通过行业不同而对你进行不同编程语言以及书籍的推荐：
1、J***A语言及书籍
J***a目前仍然是市场主流的编程软件之一，其应用范围较广，比如开发常用的桌面应用软件，开发大型的商业网站以及安卓等等方向，都可以选择J***A语言。书籍的话，个人帮你推荐几本：
（1）《J***a开发实战经典》
（2）《J***a编程思想》
（3）《J***a核心技术》
2、C#语言及书籍
C#作为背靠微软的 开发语言,目前在仍然占有较大的市场，随着工业2025和自动化时代的到来，快速开发已经成为开发领域的追求，利用C#语言开发，效率方面较之高很多。书籍方面，个人推荐如下几本书籍：
（1）《C#高级编程（第9版）》
（2）《C#编程全能词典》
学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
首先谢谢邀请，关于进阶可以看一些方向性书籍
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的[_a1***_]第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！
到此，以上就是小编对于python深度学习入门中文书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习入门中文书籍的4点解答对大家有用。
