要入门深度学习，你可以遵循以下步骤：

学习数学基础

线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等。

微积分：偏导数、链式法则、梯度等概念。

概率论与统计：概率分布、期望、方差、协方差、最大似然估计等。

掌握编程基础

Python：学习Python编程基础，包括语法、数据结构、面向对象编程和常用的Python库（如NumPy、Pandas和Matplotlib）。

了解机器学习基础

监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

常见算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

评估方法：交叉验证、ROC曲线、精确度、召回率等。

学习深度学习基础

神经网络基础：感知器、激活函数、前向传播和反向传播算法等。

卷积神经网络（CNN）：用于图像处理的特殊网络架构。

循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）：用于序列数据的处理。

选择合适的深度学习框架

TensorFlow、Keras、PyTorch：选择一个适合自己的框架，并学习其基本用法和API。

实践经典的深度学习模型

通过实践一些经典的深度学习模型，如LeNet、AlexNet、VGG和ResNet等，加深对深度学习算法的理解。

学习数据预处理和特征工程

学习如何清洗、标准化和转换数据，以及如何提取和选择适当的特征。

调优和正则化技巧

学习如何调整深度学习模型的参数和进行正则化，以提高模型性能。

参与社区和论坛

加入并参与深度学习社区和论坛，如GitHub、Stack Overflow、Reddit等，与其他从业者进行交流和合作。

实践项目

通过参与实际项目或参加竞赛来应用所学知识，提高自己的技能。

建议从学习数学基础开始，逐步过渡到编程和机器学习理论，最后通过实践项目来巩固所学内容。