深度学习作为人工智能领域的一大突破，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域。对于新手来说，从哪里开始学习深度学习是一个关键问题。本文将为您盘点一系列新手必看的深度学习学习资源，帮助您从深度系统开始，逐步掌握深度学习。
一、入门基础
1. 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著）
这本书是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的理论、算法和应用。对于新手来说，这是一本不可多得的入门教材。
2. Coursera上的《深度学习专项课程》
由吴恩达教授主讲的《深度学习专项课程》是深度学习领域的入门课程，涵盖了深度学习的理论基础、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等内容。
3. fast.ai的《深度学习实战》
fast.ai的《深度学习实战》是一本非常适合新手的学习资料，它以实战为主，通过实际案例帮助读者理解和应用深度学习。
二、进阶学习
1. 《深度学习与计算机视觉》（Adrian Rosebrock 著）
这本书详细介绍了深度学习在计算机视觉领域的应用，包括图像识别、目标检测、图像分割等。
2. 《深度学习与自然语言处理》（Denny Britz 著）
这本书主要介绍了深度学习在自然语言处理领域的应用，包括词嵌入、序列模型、机器翻译等。
3. TensorFlow和PyTorch
TensorFlow和PyTorch是当前最流行的深度学习框架，掌握其中一个框架对于深入学习深度学习至关重要。
三、实战项目
1. Keras
Keras是一个高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上，非常适合新手进行实战项目。
2. fast.ai的《深度学习实战》项目
fast.ai的《深度学习实战》提供了多个实战项目，包括房价预测、情感分析、图像识别等。
3. Kaggle竞赛
Kaggle是一个数据科学竞赛平台，提供了大量的实战项目，可以帮助您提高深度学习技能。
四、其他资源
1. 论文阅读
阅读顶级会议和期刊上的论文是提高深度学习技能的重要途径。可以关注NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等会议。
2. 博客和论坛
博客和论坛是学习深度学习的重要资源，可以关注一些知名博客和论坛，如 Medium、知乎、CSDN等。
3. 社交媒体
关注一些深度学习领域的专家和团队，如TensorFlow、PyTorch等，可以了解最新的研究动态。
总之，掌握深度学习需要不断学习和实践。希望本文为您提供了丰富的学习资源，祝您在学习深度学习的道路上越走越远！