介紹深度學歷基礎理論、模型和應用。（738頁）。
第一部分 應用數學與機器學習基礎，包括深度學習需要用到的線性代數、概率與信息論、數值計算、機器學習等內容。
第二部分 深度網絡：現代實踐，包括深度前饋網絡、深度學習中的正則化、深度模型中的優化、卷積網絡、循環和遞歸網絡、實踐方法、在計算機視覺、語音識別及自然語言方面的應用。
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