本书旨在构建“核心基础-经典网络-前沿进展”三级知识体系，核心基础包括深度学习的框架、数学基础、基本神经网络、性能评估等，经典网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变分自编码器（VAE）、Transformer等经典架构，更独辟蹊径，深入探讨预训练大模型、扩散模型、生成对抗网络（GAN）、YOLO网络等前沿主题，确保教材内容的先进性与前瞻性。本书充分考虑教与学的体验，配有精美的图表阐述核心概念、每章小结等，读者对象包括将人工智能或深度学习纳入核心课程体系专业，尤其是与人工智能相关的交叉新兴专业的本科和研究生，同样也适合作为人工智能、深度学习爱好者和初学者的自学教材，以及从事人工智能课题研究和应用开发人员的参考用书。