深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了飞速的发展。对于想要入门深度系统的学习者来说，了解并掌握相关的资源和工具至关重要。以下是深度学习入门必备的一些资源盘点。

一、入门书籍

1. 《深度学习》（Goodfellow, Ian； Bengio, Yoshua； Courville, Aaron 著）

这本书是深度学习领域的经典之作，全面介绍了深度学习的基本概念、方法和应用。适合有一定数学基础的学习者阅读。

2. 《神经网络与深度学习》（邱锡鹏 著）

这本书以通俗易懂的语言介绍了神经网络和深度学习的基本知识，适合初学者入门。

3. 《动手学深度学习》（花书）（邱锡鹏、陈丹阳 著）

这本书以实际操作为主，通过大量的实例和代码，帮助读者理解和掌握深度学习技术。

二、在线课程

1. Coursera

Coursera提供了许多优秀的深度学习课程，如《深度学习专项课程》（由吴恩达教授主讲）等。

2. fast.ai

fast.ai提供的课程适合初学者，以实战为主，强调动手能力。

3. Udacity

Udacity的深度学习纳米学位课程，涵盖了深度学习的各个方面，适合有志于从事深度学习领域的专业人士。

三、开源框架和库

1. TensorFlow

TensorFlow是Google推出的开源深度学习框架，功能强大，适合各种深度学习任务。

2. PyTorch

PyTorch是Facebook开源的深度学习框架，具有动态计算图的优势，适合科研人员和工程师。

3. Keras

Keras是一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上，易于使用。

四、社区和论坛

1. GitHub

GitHub上有许多深度学习相关的开源项目，可以学习他人的代码，提高自己的编程能力。

2. Stack Overflow

Stack Overflow是一个编程问答社区，可以在这里解决深度学习中的各种问题。

3. ArXiv

ArXiv是学术论文的预印本数据库，可以了解最新的深度学习研究成果。

五、实用工具

1. Colab

Google Colab是一个免费的云计算平台，可以在线进行深度学习实验。

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一种交互式计算工具，可以方便地编写和运行代码，适合深度学习实验。

3. CUDA

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以提高深度学习任务的计算效率。

通过以上资源的学习和实践，相信读者可以较快地入门深度学习领域。希望本文对深度学习入门者有所帮助。