本书共3篇，12章，内容涵盖了深度学习的基础理论、重要模型及其在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。第1篇深入讲解了深度学习的基础理论，包括感知机的主要概念及其实现、神经网络的架构与算法，以及参数更新策略、权重初始化方法和正则化技巧。第2篇专注于计算机视觉，介绍了卷积神经网络的结构及其在图像处理方面的广泛应用，同时探讨了经典卷积网络的结构以及先进网络在物体检测与图像分割等领域的应用。第3篇着眼于自然语言处理，涵盖了语言模型、word2vec模型、RNN模型及其变体、Transformer模型以及预训练模型在多种任务中的应用。本书在专业性与可读性之间实现了良好的平衡，不仅向读者提供深度学习领域的综合知识和实际技能，还致力于激发读者的创新思维和实践能力，助力读者在快节奏发展的技术环境中掌握先机，取得更高成就。