是的，深度学习是机器学习的一个分支，因此在学习深度学习之前，建议先学习一些机器学习的基础知识，例如分类、回归、聚类等基本机器学习算法，以及概率论、统计学和优化理论等数学基础。
深度学习前需要学习机器学习吗？这俩有什么关系？
对于初学者来说，可以通过一些入门的机器学习课程来学习相关知识，建立机器学习的基本框架和算法思维。了解了机器学习的基础知识之后，再学习深度学习就会更加容易理解，因为深度学习算法的很多概念和原理都是基于机器学习算法的。
在深度学习的学习过程中，需要掌握一些基本的数学知识，包括线性代数、微积分、概率论与数理统计、最优化理论等。这些数学知识是深度学习的基础，可以帮助理解深度学习的模型和算法原理。
总之，在学习深度学习之前，建议先掌握一些机器学习的基础知识和数学基础，这样可以更好地理解深度学习的模型和算法，并且更好地应用深度学习解决实际问题。
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLP、YOLO、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。
下面是部分截图，点击文末名片关注我的公众号【AI技术星球】发送暗号 321 领取（一定要发暗号 321）
目录
一、人工智能免费视频课程和项目
二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。