大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python深度学习需要什么基础的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python深度学习需要什么基础的解答，让我们一起看看吧。
深度学习需要什么样的IT基础才能学习？
初学者入门深度学习需要了解Python基础，以优就业深度学习课程为例，内容包括AI概述及前沿应用成果介绍，人工神经网络及卷积神经网络原理及TensorFlow实战，循环神经网络原理及项目实战，生成式对抗网络原理及项目实战，深度学习的分布式处理及项目实战，深度强化学习及项目实战，企业级项目实战-车牌识别项目实战，深度学习最新前沿技术简介八个阶段。
打开深度学习， 对于大部分小白， 编程已然令人生畏， 而更加令人难以接受的，那么，深度学习里的数学到底难在哪里？ 寻常人等又有如何路径走通， 请听慢慢解析。
线性代数：
想要学习深度学习， 你第一个需要理解透彻的学问是线性代数。 为什么？ 因为深度学习的根本思想就是把任何事物转化成高维空间的向量， 强大无比的神经网络， 说来归齐就是无数的矩阵运算和简单的非线性变换的结合。 这样把图像啊， 声音啊这类的原始数据一层层转化为我们数学上说的向量。
什么image to vector， word to vector 这些， 都在说的一件事情就是这类数学转化， 不同类型（我们通常称为非结构化数据）的数据最终成为数学上不可区分的高维空间的向量，所谓万类归宗。 线性代数，就是对于这一类高维空间运算做的默认操作模式，可谓上帝的魔术之手。
因此你要驾驶深度学习这个跑车， 线性代数关系你到是否理解发动机的原理。
线性代数核心需要掌握的是线性空间的概念和矩阵的各项基本运算，对于线性组合， 线性空间的各类概念， 矩阵的各种基本运算， 矩阵的正定和特征值等等都要有深厚的功力。
深度学习是一定要有python基础还是任何编程基础都可以i？
首先要先了解深度学习，和编程语言的关系。
深度学习(DeepLearning)是机器学习领域中一个新的研究方向，深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法。
编程语言简单的来说就是工具，就像锤子钉钉子中的锤子，用锤子这个工具可以把钉子钉到木头里。编程语言也是一样，也是用来编写各种软件的一种工具。
而python只是编程语言的一种，为什么说到深度学习就要和python语言联系在一起呢？因为python语言相对其他语言在开发时会更快，可以用更少的代码实现所需要的功能。难道用其他的编程语言不行么，答案是当然可以。只不过python更适合。就像锤子钉钉子一样，我用砖头也一样可以把钉子钉进木头里，但是锤子是最好用的。
之所以使用python来做深度学习个人分析有以下几个原因：
1、python语言相对其他语言对于没有编程基础的人来说更容易学习
2、python语言有深度学习的库。就是关于深度学习的库比较完善
3、python相对其他编程语言可以用更少的代码实现所需功能
4、深度学习主要的内容是算法设计和优化，使用python可以让相关人员把精力更多的用在算法上，而不是工具的使用
所以，更多的科学领域的研究者选择使用python，这也是python在科学领域特别火的原因。因为他特别适合。
到此，以上就是小编对于学习python深度学习需要什么基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python深度学习需要什么基础的2点解答对大家有用。
