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：

1. 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。

2. 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：

1. 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。

2. 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：

1. 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。

2. 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：

1. 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。

2. 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。