《深度学习基础教程》是真正适合深度学习初学者的入门书籍，全书没有任何复杂的数学推导。《深度学习基础教程》首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经网络（CNN）、受限玻耳兹曼机（RBM）、循环神经网络（RNN）及其变体—长短时记忆（LSTM）网络进行了详细介绍，并且以独立章节重点阐述了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用。随后，本书介绍了深度强化学习的基本知识，给出了应用深度学习技术需要的许多实用技巧并概述了深度学习的一些新方向和新应用。

Wei Di是一名拥有多年机器学习和人工智能经验的数据科学家。她热衷于创建智能和可扩展的解决方案，这些解决方案可以影响数百万人，并增强成功企业的能力。目前，她是LinkedIn的一名数据科学家。她之前曾与eBay人类语言技术团队和eBay研究实验室合作。在此之前，她在Ancestry.com从事记录链接领域的大规模数据挖掘工作。她于2011年获得了普渡大学的博士学位。

Anurag Bhardwaj目前领导着Wiser Solutions的数据科学工作，其主要致力于构建大规模的电子商务库存。他特别感兴趣的是使用机器学习来解决产品类别分类和产品匹配方面的问题，以及电子商务中的各种相关问题。此前，他曾在eBay研究实验室从事图像理解工作。他在纽约州立大学布法罗分校获得博士学位和硕士学位，并在印度库鲁什特拉（Kurukshetra）的国立理工学院获得了计算机工程学士学位。

Jianing Wei是Google Research的高级软件工程师。他的工作领域是计算机视觉和计算机成像。在2013年加入谷歌之前，他曾在索尼美国研究中心工作了4年，在此期间其主要从事3D计算机视觉和图像处理领域的研究工作。他于2010年获得了普渡大学电子与计算机工程博士学位。