要开始深度学习，你需要准备以下几方面的内容：

基础知识学习

数学知识：深度学习的核心是算法，建立在数学基础之上，主要包括线性代数、概率论和微积分。不需要成为数学家，但需要理解基本概念和原理。

编程技能：Python是最受欢迎的深度学习编程语言，简单易学，且有很多库支持。可以从Codecademy或Python.org的教程开始学习。

实践操作

项目选择：从自己的兴趣出发，选择合适的项目进行实践，如手写数字识别、风格转换或情感分析等。

调试和优化：在实践过程中，可能会遇到各种问题，如模型训练不收敛或准确率不高，需要学会如何调试和优化模型。

必备工具和软件

编程语言：Python是深度学习的主要编程语言。

深度学习框架：可以选择TensorFlow或PyTorch，建议从PyTorch开始，因为其语法更接近Python原生风格，对初学者更友好。

硬件设备：

高性能显卡：NVIDIA的显卡是深度学习的首选，显存大小至少4GB，建议使用CUDA版本的PyTorch以加速训练。

高性能电脑：对于初学者，建议选择笔记本，方便携带和使用。配置方面，至少需要四核八线程的CPU和足够的内存。

移动硬盘：数据集一般较大，建议使用移动硬盘进行数据存储和分享。

操作系统：建议使用Ubuntu系统，安装必要的库和框架更为方便。如果仅想学习，Windows系统也可以，但操作相对麻烦。

数据准备

收集数据：从公司内部数据库或公开数据集中获取数据。

清洗数据：去除噪声，确保数据质量。

格式转换：将数据转换成适合输入模型的格式，如CSV、Parquet等。

通过以上准备，你将能够顺利开始深度学习的学习和实践。建议从基础知识入手，逐步深入到实践操作，并选择合适的工具和软件来提高开发效率。