《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。

全書的內容包括3個部分：

第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；

第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；

第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。

《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。

深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習複雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。

本書囊括了數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統、生物信息學以及視頻遊戲方面的應用。最後，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

封面特色：由藝術家Daniel Ambrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改後的Google DeepDream開源程序，創造了Daniel Ambrosi的“幻景”。