结论

Ricardo的结论是，如果你想进入深度学习的领域，必须首先就要学习Python。尽管这一领域支持其他很多语言，但Python是应用最广泛也最简单的一个。至于为什么非Python莫属？它运行速度太慢了。因为大多数库都是用符号式语言方法，而不是命令式语言方法。也就是说，并不是逐行执行你的指令，而是根据你给出的所有指令，生成一个计算图（computing graph）。这个图在内部被优化、编译成可执行的C++代码。这样你就可以享受世界上最好的特点：Python的开发速度和C++的执行速度。

关于深度学习的讨论越来越火爆了。但是人们并不愿意为了算法训练耗费大量时间，因此，多GPU支持、多机器的水平扩展甚至硬件定制开始占上上风，你不要考虑CPU，它的效能远低于GPU。

Ricardo建议，如果是初学者，就用Keras；如果已经入门，也可以用它。

深度学习作为AI领域的一个重要分支，我们可以预见，随着以后大数据和深度学习技术的不断发展，今后越来越难的问题，将会被深度学习算法成功解决。我们也非常期待深度学习算法可应用于商业产品中，就像过去10年中人脸识别器被整合到消费级相机中那样。