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的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡如何與強化學習技術融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領域。