有哪些优秀的深度学习入门书籍？需要先学习机器学习吗？

我这不仅推荐机器学习和深度学习的入门书籍，还有保姆级的机器学习和深度学习基础学习计划~

下面是机器学习基础学习计划：

1、基础学习，目标是了解机器学习的基本概念和基础算法理论，初步形成知识体系结构，以周志华《机器学习》和李航《统计学习方法》为主要学习资料。

2、视频课程与初步实践，目的是了解机器学习的实践技巧，在实践中加深理解，主要学习sklearn包的使用与参加kaggle比赛。

3、由实践回归理论、查漏补缺，目的是再次加深对机器学习算法的理解，查漏补缺实践中所遇到的问题，复习之前的知识或者看其他优秀视频课程。

本计划是对初学者的一个参考，具体计划可根据自己的实际情况进行调整，比如李宏毅的视频课程也可以在第一阶段观看学习。可以在每个阶段中依次完成不同难度的任务，也可以先完成所有阶段的基础任务，再完成所有阶段的进阶任务、拔高任务。

下面是深度学习基础学习路线：

1、机器学习基础学习，目标是掌握机器学习的基本原理和算法，为深度学习打下基础。学习内容主要是《机器学习基础学习计划表》里的内容。

2、深度学习基础学习，目标是掌握深度学习的基本原理、常用网络结构、网络调试方式等，主要以《神经网络与深度学习》和吴恩达的视频课程为主。

3、初步实践，目标是掌握pytorch深度学习框架，通过一个小项目学习网络的搭建与训练，了解深度学习项目的基本流程，深入理解深度学习模型。主要以视频课程和比赛练习为主。

4、深入实践，目标是在计算机视觉、自然语言处理、语音等领域深入实践，了解深度学习在垂直领域的应用，提高深度学习的代码能力，丰富深度学习的调试经验。主要以github的开源项目、深度学习比赛为主。

本计划同样只是一个参考，可以根据自己的实际情况替换其中某些课程。本计划的主要学习目标是了解深度学习基本原理与模型、能够独立搭建网络和训练，在项目中积累经验。深度学习的实践性比较强，所以建议多练习，有能力者可以看看论文。

本计划所涉及到的书籍都是比较基础的，我将涉及到的入门书籍列出来，有需要的朋友们欢迎点击链接购买~祝大家学习顺利~