本书详细介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer及其变体(如GPT、BERT、ViT)等主流技术，并引入扩散模型(DDPM、LDM)、多模态学习、模型压缩和AI伦理等最新研究方向。此外，通过多领域案例(如计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶、医疗等)展示深度学习在实际场景中的广泛应用，帮助读者将理论知识转化为实际能力。