本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括BERT和GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.
本书适合对深度学习感兴趣、想要入门深度学习的读者阅读，也可作为深度学习相关课程的教材.
