本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法，包括基础性内容、提高性内容和应用三部分。其中，第一部分基础性内容是深度学习最核心的部分，体包括深度学习基础、全连接网络、卷积网络、循环神经网络以及优化算法。第二部分是提高性内容，主要阐述最新发展的一些技术，可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包括生成对抗网络与扩散模型、图神经网络、Transformer与Mamba架构以及强化学习。三部分是应用部分，具体包括计算机视觉、自然语言处理以及大语言模型。