1. 深度学习入门学习路径可以从以下几个方面入手：

1. 深度学习基础知识：首先，需要了解深度学习中的基本概念、算法和模型，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[1]。这包括数学和统计基础，因为深度学习涉及到线性代数、微积分、概率论和统计学等数学概念[21]。
2. 编程语言学习：掌握至少一种编程语言，如Python、C等[1]。Python是深度学习的主要编程语言，具有丰富的库和工具[9]。
3. 深度学习框架学习：PyTorch是深度学习中非常流行的框架之一，适合初学者入门[3]。可以通过观看相关教程和视频来学习PyTorch的基本计算结构和应用[3][9][26]。
4. 大模型的理解与应用：随着Transformer和MOE架构的提出，深度学习模型能够处理更大规模的数据[2]。了解大模型（LLM）的原理、训练过程和相关应用是非常重要的[8][19]。可以通过阅读相关书籍、参加在线课程或公开课来深入学习[14][23]。
5. 实战项目实践：在掌握了基础知识后，可以尝试一些实战项目来加深理解。例如，可以使用PyTorch进行模型训练，学习模型训练的基本概念和实用技巧[26]。同时，也可以参考GitHub上的开源大模型教程来快速掌握大模型的应用和开发技巧[6]。
6. 持续学习与探索：深度学习和大模型领域不断发展，持续学习最新的研究成果和实践案例是非常必要的。可以关注相关的学术论文、开源项目和技术博客，以保持知识的更新和技能的提升[24]。
   总之，深度学习入门和大模型是一个过程,需要一定的时间投入，需要从基础知识学起，逐步深入到框架使用、模型训练和应用实践中去。通过结合理论学习和实践操作，不断探索和挑战新概念，最终能够掌握大模型领域的核心知识和技能。

2. 深度学习中的基本概念和算法有哪些？

深度学习中的基本概念和算法主要包括以下几个方面：

1. 基本概念：深度学习是一种机器学习算法，基于人工神经网络和表示学习，它可以是有监督的、半监督或无监督的学习[33]。深度学习通过模拟人脑的学习方式，使得计算机能够自动地学习和理解数据[38]。它学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助[39]。