前言
第一部分 算法和模型
第1章　卷积神经网络
第1节　卷积基础知识
第2节　卷积的变种
第3节　卷积神经网络的整体结构
第4节　卷积神经网络的基础模块
参考文献
第2章　循环神经网络
第1节　循环神经网络与序列建模
第2节　循环神经网络中的Dropout
第3节　循环神经网络中的长期依赖问题
第4节　长短期记忆网络
第5节　Seq2Seq 架构
参考文献
第3章　图神经网络
第1节　图神经网络的基本结构
第2节　图神经网络在推荐系统中的应用
第3节　图神经网络的推理能力
参考文献
第4章　生成模型
第1节　深度信念网络与深度波尔兹曼机
第2节　变分自编码器基础知识
第3节　变分自编码器的改进
第4节　生成式矩匹配网络与深度自回归网络
参考文献
第5章　生成式对抗网络
第1节　生成式对抗网络的基本原理
第2节　生成式对抗网络的改进
第3节　生成式对抗网络的效果评估
第4节　生成式对抗网络的应用
参考文献
第6章　强化学习
第1节　强化学习基础知识
第2节　强化学习算法
第3节　深度强化学习
第4节　强化学习的应用
参考文献
第7章　元学习
第1节　元学习的主要概念
第2节　元学习的主要方法
第3节　元学习的数据集准备
第4节　元学习的两个简单模型
第5节　基于度量学习的元学习模型
第6节　基于神经图灵机的元学习模型
第7节　基于学习优化器的元学习模型
第8节　基于学习初始点的元学习模型
参考文献
第8章　自动化机器学习
第1节　自动化机器学习的基本概念
第2节　模型和超参数自动化调优
第3节　神经网络架构搜索
参考文献
第二部分 应用
第9章　计算机视觉
第1节　物体检测
第2节　图像分割
第3节　光学字符识别
第4节　图像标注
第5节　人体姿态识别
参考文献
第10章　自然语言处理
第1节　语言的特征表示
第2节　机器翻译
第3节　问答系统
第4节　对话系统
参考文献
第11章　推荐系统
第1节　推荐系统基础
第2节　推荐系统设计与算法
第3节　推荐系统评估
参考文献
第12章　计算广告
第1节　点击率预估
第2节　广告召回
第3节　广告投放策略
参考文献
第13章　视频处理
第1节　视频编解码
第2节　视频监控
第3节　图像质量评价
第4节　超分辨率重建
第5节　网络通信
参考文献
第14章　计算机听觉
第1节　音频信号的特征提取
第2节　自动语音识别
第3节　音频事件识别
参考文献
第15章　自动驾驶
第1节　自动驾驶的基本概念
第2节　端到端的自动驾驶模型
第3节　自动驾驶的决策系统
参考文献
作者随笔