大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。
《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。
随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。
这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。
关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。
首先，对于初学者来说学习Python是不错的选择，一方面Python语言的语法比较简单易学，另一方面Python的实验环境也比较容易搭建。学习编程是一定需要老师的，我不信谁能无师自通把Python学得多好。至少着急就业的人肯定不会，没人指导很难学成。那么学习Python编程语言难吗?其实学Python不难,比起C语言、C#、 C+ +和JAVA这些编程语言相对容易很多。学习Python编程语言，动手实践是一件非常愉快的事情。
下面给新手学习Python一些建议：
1、先买一本自学用的Python书籍,不要看电子书。
2、对Python基础数据类型有个了解。
3、学会各种类型的操作方法。
4、了解函数和类的概念。
5、动手实践,找小项目练习。
如果你决定了要学习Python技术，就是为了以后能有个高薪工作，而且你对自己学习Python还很自信，建议参加专业的学习。因为你对于工作的迫切需求，你肯定不会像大学那样贪玩不学习，你会极其认真。
其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。
我是真正零基础开始学Python的，从一开始的一窍不通，到3个月后成功搭建了一个动态网站（没有用任何框架）。相比于计算机大牛，我更加知道一个小白将会遇到什么坑，遇到哪些难点。我把我的学习过程写在下面，并附上在每个阶段的学习资料，希望对零基础的Python学习
想学习编程但不知如何开始的朋友。回答这类问题的人往往只是列出书单资源然后给出一个大致的方向。有些朋友一开始就扎入了理论学习的汪洋大海，从苦读类似《算法导论》开始，能够坚持读下来的寥寥无几，学习的积极性也被不断的挫败感消磨的所剩无几。可以加Python技术直播裙【三零四零五零七九九】 群里大佬生动的讲解可以让你思路更清晰，互动直播，遇到问题里面有大佬解答指导！
一直以来，编程对我而言是一种「黑魔法」般的存在。今年阿里月饼门，当很多人都参与到是非之争的时候，我更加着迷于程序员区区几行代码的脚本所展现出的威力，对于外行而言，这是超乎他们想象之外的某种能力——为什么我守在电脑面前盯着秒针然后拼命点击鼠标都不一定能抢到的礼物，程序员只需要提前花5分钟写3行代码就轻松搞定？
所以，我的心底深处一直都想变成这样的一位魔法师。今年的8月，刚好工作上想要开发一个基于微信的英语学习网站，借此机会，我决定好好学习一下编程。在此之前，我所有关于程序的知识仅仅来源于两部分，一是本科时期的C语言必修课，现在已经忘的一干二净，不过好歹我从中明白编程是怎么回事；第二部分是大概两年前由于工作关系学的一些Python，不过只是皮毛，现在忘的七七八八。
简单说，我的目标是建立一个网站，不过这个网站是动态的，也就是说它能识别谁登陆，然后对不同的人显示不同的内容。而当时的现实是，我完全不明白网页是如何显示出来的？譬如每个人登陆知乎的时候看到的是定制化的页面，后台是如何基于每个ID来组织出不同的页面的？所有我们看到的问题，回答，参与的评论在背后的服务器上是以一种什么样的形式存在的？又比如为什么有些页面只能在微信端打开，在电脑上就会出错？（不知道你有没有发现这一点）
当时我的心中充满了无数个类似的问号？当然如果你也是小白，一定有着同样的疑问。
好处是一开始就明确了学习的目的：Web建站。所以我的学习方案基本就是通过做项目学习，哪里不懂就解决哪里，边做边学习，不断推进。另外，由于知道很多成功的网站在用Python做服务器开发，比如知乎，所以我就自然选择了Python。
于是我就开始了我充满着挫败感和成就感的编程之路……
从8月到12月的四个月里，除去本来的工作，为了学习质量，我会保证平均每天4个小时的学习时间，周末也不例外。另外，所有的文档，问答都尽量看英文的，这可以帮你剩下大量的时间。12月13日，我做的网站上线了，3天时间大概有5000人访问了这个网站，我有时在后台看着日志，不免有些心潮喷涌，我想把自己的经验写下来，希望对于那些有心学习编程但无从下手的朋友提供一些帮助和鼓励。
现在回头看，我认为这一段时间的造轮子是提升编程能力最快的时候。比如为了写ORM，就必须去花很多时间学习SQL，去了解Python里面的metaclass，而如果用一个现成的框架，我很有可能偷懒不去关注某些细节。而不出问题还好，一旦出问题，我就只能跪。另外，造轮子迫使我在开始的时候就构思整个框架，因为我必须尽可能的考虑到所有的情况，于是就会不断的强迫自己完善知识体系，和别人的代码作对比从而改进自己的，这个过程充满了无尽的挫败感，但是得来的成就和快乐也是无可比拟的。
关于自学python
个人最大3点经验
1. 找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。
不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。我当时看的是《简明python教程》，不过这本书不是非常适合零基础初学者。
2. 去找一个实际项目练手。
我当时是因为要做一个网站，不得已要学python。这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多。所以最好是要有真实的项目做。可以找几个同学一起做个网站之类。注意，真实项目不一定非要是商业项目，你写一个只是自己会用的博客网站也是真实项目，关键是要核心功能完整。
3.最好能找到一个已经会python的人。问他一点学习规划的建议（上知乎也是个途径），然后在遇到卡壳的地方找他指点。
这样会事半功倍。但是，要学会搜索，学会如何更好地提问。没人愿意帮你写作业或是回答“一搜便知”的问题。
然而，别人的经验未必能完全复制。比如我没有说的是，在自学python之前，我已在学校系统学习过其他的编程语言。
对于完全没有编程经验的初学者，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，比如：
· 从零开始，不知道从何入手，找了本编程教材发现第二章开始就看不懂了
· 缺少计算机基础知识，被一些教程略过的“常识性”问题卡住
· 遇到问题不知道怎么寻找解决方案
· 看懂语法之后不知道拿来做什么，学完一阵子就又忘了
· 缺少数据结构、设计模式等编程基础知识，只能写出小的程序片段
所以除了前面说的3点经验，
给编程初学者的额外建议
1、首先要有信心。虽然可能你看了几个小时也没在屏幕上打出一个三角形，或者压根儿就没能把程序运行起来。但相信我，几乎所有程序员一开始都是这么折腾过来的。
2、选择合适的教程。有些书很经典，但未必适合你，可能你写了上万行代码之后再看它会比较好。
3、写代码，然后写更多的代码。光看教程，编不出程序。从书上的例程开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。
4、除了学习编程语言，也兼顾补一点计算机基础，和英语。
5、不但要学写代码，还要学会看代码，更要会调试代码。读懂你自己程序的报错信息。再去找些github上的程序，读懂别人的代码。
6、学会查官方文档，用好搜索引擎和开发者社区。
