本书共6章：第1章介绍深度学习的入门与开发基础知识，帮助读者快速进入深度学习实践；第2章系统讲解数据采集、清洗、预处理、标注与增强等环节，奠定数据基础；第3章阐述模型构建与训练，包括模型结构设计、调优策略、超参数调优、微调、分布式与大规模训练等；第4章聚焦模型部署与优化，涵盖推理引擎、模型压缩、云边协同等；第5章面向典型任务实践，展示视觉、语言、语音及多模态应用案例；第6章集中探讨大模型应用，包括预训练模型与微调技术实践、知识库检索增强生成系统构建实践、智能体与多轮对话系统。