大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习原理与python实战的问题，于是小编就整理了2个相关介绍深度学习原理与Python实战的解答，让我们一起看看吧。
如何用Python一门语言通吃高并发，GPU计算和深度学习？
Python os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。(一语中的)二、常用方法1、os.name输出字符串指示正在使用的平台。如果是window 则用'nt'表示，对于Linux/Unix用户，它是'posix'。2、os.getcwd()函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径。3、os.listdir()返回指定目录下的所有文件和目录名。>>> os.listdir(os.getcwd())['Django', 'DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'MySQL-python-wininst.log', 'NEWS.txt', 'PIL-wininst.log', 'python.exe', 'pythonw.exe', 'README.txt', 'RemoveMySQL-python.exe', 'RemovePIL.exe', 'Removesetuptools.exe', 'Scripts', 'setuptools-wininst.log', 'tcl', 'Tools', 'w9xpopen.exe']
从应用的角度来看，深度学习怎样快速入门？
1/掌握最简单的Python语法，然后下载别人的深度学习算法，玩玩。
很多人都是《从入门到放弃》，就是因为上手困难，一难就放弃。可以按照本答案来尝试。
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人工智能目前成为最热门的就业行业，很多高新科技公司视人工智能为其长远的发展战略。当然传统行业也把人工智能作为自已的弯道超车的好“风向”，所以大家都想把握这个“新风口”。当然相关人才自然而然也成为各大公司竞相争抢的对象，阿里公司曾开出成百万年薪招聘应届毕业生大部分是人工智能领域。
人工智能领域关键的核心技术是机器学习，而深度学习成为机器学习的一部分，人工智能技术的发展最快的部分就算是深度学习了，其应用相当广泛。作为一个有追求的程序员，脑海里都想着要从事这方面的工作，从而获得高薪的工作，想从中找到突破点，可惜深度学习入门的门槛确定比较高。因此，非常多的程序员望而止步。
当然，深度学习也并没有想象中的那么难，关键要脚步稳打稳走。漫漫长路总有一天会到达，为了让小白少走弯路，作为过来人；在这里给你指明一条直通大道的路线。希望对你有所帮助。
首先，先要学好数学基础知识。其中包括：线性代数、微积分、概率论、动力学分析、优化理论、信息论、数值分析等。
然后就可以进行快速入门学习，个人推荐先入门一些深度学习教程。比如：《斯坦福大学深度学习基础教程》、《深度学习入门基于Python的理论与实践》、《MIT深度学习基础》、《神经网络与深度学习》、《计算机视觉研究方向》、《NLP入门经典》、《自然语言处理强化学习第二版》、《Tensorflow实现Google深度学习框架》。
并不是说走马观花看完这些书就行了，而是要认真理解，当遇到不懂的问题，多找找相关的资料，无论是百度也好，还是请教别人，一定要沉住气静心认真的去理解。当你真正体会到深度学习是***用神经网络，[_a***_]解决线性不可分的问题时，恭喜你，你算是入门了。不过，个人建议别一个人在家自学，可以考虑报个培训机构，这样有老师带会轻松很多，当然进度也加快很多。希望我的回答对你有所帮助。
到此，以上就是小编对于深度学习原理与python实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习原理与python实战的2点解答对大家有用。
