就是给一张图，能够识别出图像是什么。
回复内容：
这是一个较完整的应用深度学习进行图像识别的学习路径，不是深度学习的捷径！1. 模式识别
从你的描述问题的语言来看，题主似乎对模式识别没有较高的认识。
所以在做基于深度学习的图像识别前，建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。《学习OpenCV》，我觉得是一本非常好的上述领域入门书籍，也有python接口。
2.机器学习
不清楚你对机器学习及其相关领域的了解程度。在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。当然没有特别好的中文书籍。但《机器学习》，《统计学习方法》还是值得一看。外文推荐《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Machine Learning： a Probabilistic Perspective》，后者包含了深度神经网络的章节。
3.深度学习
最后深度学习在python方面首推蒙特利尔大学的Theano（Welcome — Theano 0.6 documentation）。其有对应的英文版深度学习教程（Contents — DeepLearning 0.1 documentation），会涉及到浅层模型到深度模型的扩展。
我已经把部分文档翻译为中文，放在github上。质量不佳，如果有兴趣的可以一起加入（Syndrome777/DeepLearningTutorial · GitHub）。
另外有个斯坦福的文档，主要讲解自动编码机，有中文学者完成了翻译（UFLDL教程 - Ufldl）。
深度学习很火，使得一部分同学急切的加入。但我还是建议首先先有模式识别和机器学习的基础后再学习不迟，这样打后期才会比较给力。 深度学习是机器学习的一个比较火的topic，而机器学习准确来说是计算机科学的一个方向，是计算机科学和统计学的交叉学科。而python是一门计算机编程语言。
所以理论上python可以实现任何的算法，包括深度学习的算法。而深度学习的算法也可以由任何一种计算机语言实现。所以题主问的这个问题本身就有问题。
我猜想题主是想了解python有哪些这方面的算法包。python做机器学习的算法包推荐scikit-learn: machine learning in Python，CV方面的库比较有名且文档较全的就是opencv了。
至于深度学习，题主还是先了解最基本的机器学习算法为好，然后可以看各种tutorial和paper，本质上还是神经网络。 python最佳深度学习资料，没有之一。
Deep Learning Tutorials Programming Computer Vision with Python: Techniques and Libraries for Imaging and Retrieving Information @issac Syndrome的回答较为完整了。这里补充两个有关深度学习的资料：
- Hinton在coursera的神经网络课程：https://www.coursera.org/course/neuralnets
- 另外一方面，如果做深度学习，可能需要使用GPU并行计算技术，当下最流行的GPU计算框架是CUDA ( https://developer.nvidia.com/cuda-downloads )，这也是theano背后的支持技术。
Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
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