深度学习入门可以从以下几个方面进行：
学习基础知识：了解深度学习的基本概念、原理和应用场景。可以从一些经典的教材或在线课程开始学习，如《Deep Learning》、《神经网络与深度学习》等。
学习编程语言和工具：深度学习需要使用编程语言和相关的工具进行实现。常用的编程语言有Python和C++，而常用的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等。学习这些编程语言和框架可以帮助你更好地进行深度学习实践。
学习数据集和模型：深度学习需要大量的数据进行训练，因此需要了解常见的数据集和模型。例如，MNIST手写数字数据集、CIFAR-10图像分类数据集等。同时，也需要了解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。
实践项目：通过实践项目来加深对深度学习的理解。可以选择一些简单的项目开始，如手写数字识别、图像分类等，然后逐渐挑战更复杂的项目。在实践过程中，需要不断调试模型、优化参数，以提高模型的性能。
参加社区和活动：加入深度学习相关的社区和活动，与其他学习者交流经验、分享心得。可以参加一些线上或线下的研讨会、讲座、培训班等，与专家和其他学习者进行互动。
当然，以下是一些关于深度学习的资源和例子，供您参考：
在线课程：
TensorFlow官方教程：https://www.tensorflow.org/tutorials
PyTorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/
Coursera上的《深度学习专项课程》：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
书籍：
《Deep Learning》（花书）：https://www.deeplearningbook.org/
《神经网络与深度学习》：https://nndl.github.io/
数据集：
MNIST手写数字数据集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
CIFAR-10图像分类数据集：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
ImageNet大规模图像分类数据集：http://www.image-net.org/
项目和实例：
TensorFlow实现的MNIST手写数字识别：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist
PyTorch实现的CIFAR-10图像分类：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet
使用Keras进行深度学习入门示例：https://keras.io/examples/
社区和论坛：
GitHub深度学习项目和资源集合：https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
深度学习论坛和社区，如Reddit的r/MachineLearning和r/DeepLearning等。
这些资源涵盖了深度学习的基本概念、框架、数据集和项目实践，适合初学者入门和提高。建议您从官方教程和基础书籍开始学习，逐步深入了解深度学习的各个方面。同时，参与实际项目和社区讨论也是加深理解和提升技能的有效途径。
总之，深度学习入门需要一定的时间和耐心，需要不断学习和实践。同时，也需要保持对新技术和新方法的关注，不断更新自己的知识和技能。