深度學習是一種以人工神經網絡等為架構，對數據資料進行表示學習的算法，它是計算機科學及人工智能的重要分支，其代表性成果如卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等作為信息產業(yè)與工業(yè)互聯網等行業(yè)的主流工具性技術已被成功應用于諸多現實場景。本書作為一本面向中文讀者的深度學習教科書，從“理論與實踐相結合”的角度立意，貫徹“知行合一”的教育理念.全書除緒論和附錄外，共有15章，分四篇：第一篇“機器學習”(第1章)，介紹機器學習的基本術語、基礎理論與模型；第二篇“深度學習基礎”(第2-5章)，介紹深度學習基本概念、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡和Transformer網絡等內容；第三篇“深度學習實踐”(第6-14章)，介紹深度學習模型自數據準備開始，到網絡參數初始化、不同網絡部件的選擇、網絡配置、網絡模型訓練、不平衡樣本的處理，最終到模型集成等實踐應用技巧和經驗；第四篇“深度學習進階”(第15章)，本篇以計算機視覺中的基礎任務為例，介紹深度學習的進階發(fā)展及其應用情況。本書不是一本編程類圖書，而是希望通過“基礎知識”和“實踐技巧”兩方面的內容使讀者從更高維度了解、掌握并成功構建針對自身應用的深度學習模型。