本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。最后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。并列题名：Dvanced deep leaning with Python eng