《深度学习教程》兼顾深度学习的理论和应用，特别强调大规模训练应用案例，引导学生进人深度学习的前沿领域．主要内容有深度学习的核心理论问题：网络拓扑结构设计、网络参数初始化方法. 大规模网络训练的优化方法、正则化方法、激活函数的研究方法. 《深度学习教程》引人深度学习在计算机视觉中的大型**和前沿应用案例，包括图像分类任务. 目标检测与跟踪任务、多源遥感图像融合任务、超分辨率任务. 图像隐写与图像信息安全任务等内容. 《深度学习教程》拥有丰富的数字化资源，扫描每章末二维码即可观看学习.