深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)資料進行表示學(xué)習(xí)的算法，它是計算機科學(xué)及人工智能的重要分支，其代表性成果如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等作為信息產(chǎn)業(yè)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的主流工具性技術(shù)已被成功應(yīng)用于諸多現(xiàn)實場景。本書作為一本面向中文讀者的深度學(xué)習(xí)教科書，從“理論與實踐相結(jié)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(xué)習(xí)”(第1章)，介紹機器學(xué)習(xí)的基本術(shù)語、基礎(chǔ)理論與模型；第二篇“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”(第2-5章)，介紹深度學(xué)習(xí)基本概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容；第三篇“深度學(xué)習(xí)實踐”(第6-14章)，介紹深度學(xué)習(xí)模型自數(shù)據(jù)準(zhǔn)備開始，到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化、不同網(wǎng)絡(luò)部件的選擇、網(wǎng)絡(luò)配置、網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、不平衡樣本的處理，最終到模型集成等實踐應(yīng)用技巧和經(jīng)驗；第四篇“深度學(xué)習(xí)進階”(第15章)，本篇以計算機視覺中的基礎(chǔ)任務(wù)為例，介紹深度學(xué)習(xí)的進階發(fā)展及其應(yīng)用情況。本書不是一本編程類圖書，而是希望通過“基礎(chǔ)知識”和“實踐技巧”兩方面的內(nèi)容使讀者從更高維度了解、掌握并成功構(gòu)建針對自身應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型。