上一節我們概覽了深度學習的主要內容及其應用領域，解決了學習的初衷和用途問題。在深入算法和模型之前，本小節將介紹課程所需的技術棧和準備事項。雖然這些準備看似簡單，但它們對于后續學習至關重要。

首先，我們將使用Python作為編程語言，因其簡潔、優雅且生態豐富。Python在科學計算和深度學習框架如TensorFlow、PyTorch上有廣泛的支持。其中，PyTorch因其在學術界的廣泛使用和靈活性而備受推崇，因此本課程將采用PyTorch框架，以確保學員能夠輕松上手大部分開源項目。

在數據集方面，我們將使用一系列主流和具有代表性的數據集，如MNIST、Flower102、20 News Group等，以及在特定章節中使用的金融數據和NLP競賽數據集。這些數據集將幫助學員在實踐中學習和掌握深度學習技術。

在代碼編輯器方面，我們推薦使用Jupyter Notebook，它是一款基于網頁的交互式編輯器，支持Markdown語法和LaTeX數學公式編寫，方便邊學習邊做筆記，并且易于與他人共享。對于更復雜的項目，PyCharm和Visual Studio Code（VS Code）這兩款專業的Python IDE將是更好的選擇。

在后續章節中，我們將詳細介紹CUDA、Anaconda等深度學習環境的配置，并提供Jupyter Notebook和PyTorch的安裝教程。這將為學員的學習提供堅實的基礎。

最后，我們鼓勵學員在開始學習之前復習必要的數學知識。對于基礎扎實的學員，可以直接進入下一階段的學習；而對于基礎稍顯薄弱的學員，我們將提供深入的數學知識講解，以幫助他們快速補齊短板。

希望通過本節的介紹和準備，同學們能夠為接下來的深度學習之旅打下堅實的基礎。讓我們一起加油，邁向人工智能的廣闊天地！