学习深度学习需要具备以下基础：

编程基础

Python：深度学习主要使用Python进行实现，因此需要掌握Python的基本语法、数据结构、控制流程、函数和类等。

科学计算库：熟悉NumPy、Pandas、Matplotlib等库，这些库在数据处理、数值计算和数据可视化方面非常有用。

数学基础

线性代数：包括矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等概念，这些是深度学习的核心数学工具。

微积分：理解偏导数、链式法则、梯度等概念，这些是优化算法和模型训练的基础。

概率论与统计：包括概率分布、期望、方差、协方差、最大似然估计等，这些概念有助于理解深度学习模型中的不确定性和优化方法。

机器学习基础

基本概念：了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等基本概念。

常见算法：熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等基本算法。

评估方法：了解交叉验证、ROC曲线、精确度、召回率等评估指标。

深度学习理论

神经网络基础：包括感知器、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）和长短时记忆网络（LSTM）：用于处理序列数据如时间序列分析、自然语言处理等。

正则化技术：如Dropout、权重衰减等，用于避免过拟合。

优化算法：如梯度下降、Adam、RMSprop等，用于模型训练。

超参数调整：如学习率、批次大小等，用于优化模型性能。

实践项目

通过实际项目将理论知识应用到实际问题中，加深对深度学习概念和技术的理解和掌握。

建议的学习路径是：

1. 先掌握编程基础，特别是Python及其科学计算库。

2. 学习数学基础，重点理解线性代数、微积分和概率论。

3. 了解机器学习的基本概念和算法。

4. 深入学习深度学习理论，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

5. 通过实践项目巩固所学知识。

通过以上步骤，你可以逐步建立起深度学习所需的知识体系，并在实践中不断提高自己的技能。