学习计算机深度学习是一个逐步深入的过程，以下是一些建议的学习步骤：
掌握基础，从零开始
数学基础：学习线性代数、概率论与数理统计、微积分等基本数学概念。
编程基础：掌握一门编程语言如Python，并学习基本的数据结构与算法知识。
机器学习基础：熟悉机器学习的基本概念、原理和常用算法。
深度学习基础：了解神经网络、激活函数、损失函数、反向传播算法等。
实战操作，理论结合实践
编写代码：通过编写代码来实践深度学习的应用，尝试不同的算法和模型。
项目实践：参与实际项目，如图像分类、文本生成等，以加深对知识的理解。
进阶学习，掌握高级技巧
复杂网络结构：学习如何使用更复杂的网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体。
模型调优：掌握模型调优的方法，包括超参数调整、正则化技术等。
算法优化：了解并掌握常用的优化算法，如梯度下降、Adam等。
持续学习，与时俱进
关注行业动态：定期关注深度学习领域的最新研究和技术进展。
参加技术交流会：参加技术交流会，与其他专业人士交流经验和心得。
阅读专业文献：阅读最新的研究论文和书籍，不断更新自己的知识体系。
拓宽视野，涉猎相关领域
相关领域知识：了解与深度学习相关的领域，如机器视觉、自然语言处理等，这有助于提升技术能力和团队协作能力。
注重思维训练，培养算法思维
算法思维：培养敏锐的洞察力和分析能力，学会像算法工程师一样思考问题。
通过以上步骤，你可以逐步掌握深度学习的知识和技能，并在实际项目中应用这些知识。记住，学习深度学习是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。