本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics 回歸、Softmax 回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何與強化學習技術(shù)融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領(lǐng)域。