本書共有8章，章深度學(xué)習(xí)簡介，概要介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識，包括人工智能的誕生，深度學(xué)習(xí)的概念與特點，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史和應(yīng)用現(xiàn)狀，以及深度合成技術(shù)的作用；第2章搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，總結(jié)了已有的主流深度學(xué)習(xí)框架，演示了深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的搭建過程，并簡要介紹深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)常用的Python庫；第3章圖像處理技術(shù)，從數(shù)字圖像的組成開始，介紹采用OpenCV演示圖像處理中的基本操作以及人臉檢測算法的使用方法；第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)游樂場網(wǎng)站導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和作用，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和原理進行概述，并以MNIST手寫數(shù)字識別為示例演示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實現(xiàn)；第5章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成，并通過一些典型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展變化，以CIFAR-10數(shù)據(jù)分類演示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體使用；第6章圖像合成，概括了圖像處理的常見方式，簡要介紹主動檢測和被動檢測的方式和特點，并對深度學(xué)習(xí)在圖像合成分析檢測的應(yīng)用現(xiàn)狀進行分析和總結(jié)；第7章生成式深度學(xué)習(xí)，介紹了生成模型的基本概念以及應(yīng)用于生成式深度學(xué)習(xí)的兩種主要技術(shù)：變分自動編碼器和生成對抗網(wǎng)絡(luò)；第8章深度合成，介紹深度合成技術(shù)的基本原理，詳細闡述深度合成檢測技術(shù)的現(xiàn)狀和實現(xiàn)方法。
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