本書以自上而下和自下而上的方法來展示針對不同領域實際問題的深度學習解決方案,包括圖像識別、自然語言處理、時間序列預測和機器人操縱等。還討論了採用諸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度學習開源框架用於實際問題的解決方案及其優缺點。本書內容包括:用於深度學習的編程環境、GPU計算和雲端解決方案;前饋神經網絡與捲積神經網絡;循環與遞歸神經網絡;強化學習與生成對抗網絡;深度學習用於計算機視覺、自然語言處理、語音識別、視頻分析、時間序列預測、結構化數據分析以及遊戲智能體(Agents)和機器人操控等。後討論了深度學習的超參數選擇和神經網絡的內在結構以及預訓練模型的使用技巧等。