深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑神经网络的工作原理，通过大量数据的训练来学习和解决各种复杂的问题。深度学习已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为了目前最前沿、最热门的技术之一。对于想要入门深度学习的人来说，以下是一些指导步骤和建议。

1. 基础知识 深度学习需要一定的数学和统计学基础，建议先学习线性代数、微积分、概率论等相关知识。了解基本的机器学习算法和理论，如逻辑回归、支持向量机等，也是入门的必备知识。

2. 编程语言和工具 Python是深度学习最常用的编程语言，因为它易于学习、使用和调试，并有丰富的第三方库支持。在Python中，TensorFlow和PyTorch是两个非常流行的深度学习框架，它们提供了简单而强大的API和工具，方便进行模型的构建和训练。

3. 学习资源 现在有很多深度学习的学习资源可供选择，如在线教程、视频课程、教科书等。一些知名的深度学习教育平台，如Coursera、Udacity和edX，提供了丰富的课程和项目实践，可以帮助入门者系统地学习深度学习的基础知识和实践技巧。

4. 学习框架和模型 首先了解深度学习的基本概念和原理，如神经网络、反向传播算法等。然后学习常见的深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，并了解它们在不同领域的应用。同时掌握常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，通过实践项目来熟悉它们的使用方法和调试技巧。

5. 实践项目 理论知识只是入门深度学习的第一步，实践是提高能力的关键。寻找一些合适的项目来实践，可以是已经存在的开源项目，也可以是自己感兴趣的问题。通过实践项目，可以更深入地理解深度学习模型和算法的运作方式，并学会解决实际问题的方法。

6. 学习社区和论坛 加入深度学习的学习社区和论坛，如GitHub、Stack Overflow等，可以与其他学习者和专家交流和分享学习经验。在这些平台上，你可以提问问题、讨论疑惑，并从其他人的经验中学习到更多有用的知识和技巧。

7. 持续学习和更新 深度学习是一个快速发展的领域，新的模型、算法和技术不断涌现。作为一名深度学习入门者，要保持持续学习和更新的态度，关注最新的研究成果和应用案例，不断提高自己的技术水平。

总之，深度学习的入门需要一定的基础知识和技能，但更重要的是实践和持续学习。通过不断地学习和实践，你会逐步掌握深度学习的核心概念和技术，成为一名合格的深度学习从业者。