对于深度学习的学习，确实需要一定的数学和统计学基础，但这并不意味着没有这些背景就无法学好深度学习。以下是一些建议，可以帮助你在没有强数学背景的情况下顺利学习深度学习：

1.从基础概念入手

深度学习中的很多概念可以通过直观的理解来掌握。你可以先了解一些基本概念，如神经*、层、激活函数、损失函数等。很多资源会以通俗易懂的方式解释这些概念。

2.循序渐进地学习数学

你可以逐步学习与深度学习相关的数学知识。以下是一些关键的数学领域和对应的资源：

线性代数：了解矩阵和向量的基本操作，《3Blue1Brown》的线性代数视频系列非常适合初学者。

微积分：掌握基本的导数和积分概念，KhanAcademy上的微积分课程非常友好。

概率与统计：了解基本的概率论和统计学知识，StatQuest的视频系列解释得很清楚。

3.利用开源资源和在线课程

许多在线课程会以循序渐进的方式讲解深度学习，并且不要求很高的数学基础。推荐一些*的在线课程：

Coursera上的[DeepLearningSpecialization]（由AndrewNg教授讲授）

Udacity的[DeepLearningNanodegree]

4.实践为主

深度学习是一个实践性很强的领域，通过实践可以更好地理解理论。可以从简单的项目开始，例如图像分类、文本生成等。推荐使用TensorFlow和PyTorch这两大深度学习框架，有很多教程和社区支持。

5.参与社区和讨论

加入一些深度学习的在线社区和论坛，如Reddit的r/MachineLearning、StackOverflow等。在这些社区中提问、参与讨论，可以帮助你解决学习过程中遇到的问题。

6.使用可视化工具

许多深度学习平台提供了可视化工具，可以帮助你理解复杂的模型和训练过程。例如TensorBoard（用于TensorFlow）可以可视化训练过程中的各种指标。

7.找一本适合的书

一些深度学习入门书籍非常适合初学者：

《深度学习》（作者：IanGoodfellow,YoshuaBengio,AaronCourville）

《动手学深度学习》（中文版，作者：李沐、阿斯顿张等）

8.学习与实践结合

多动手做项目，多写代码，并且尝试理解代码背后的数学原理。这将帮助你在实践中不断提升对数学和统计学的理解。