本書首先概述人工智能、深度學習相關的基本概念和發展歷程;然後詳細介紹深度學習的基本理論和算法,包括神經網絡的關鍵技術、卷積神經網絡的主要框架和應用實例、循環神經網絡和無監督學習深度神經網絡的模型和應用、深層神經網絡的參數優化方法、深度學習模型的輕量化方案以及移動端深度學習案例;之後闡述強化學習的基本理論和算法,包括傳統的強化學習方法及其衍生算法以及新型的多智能體或多任務學習模型;最後介紹深度強化學習的具體算法及應用、遷移學習的概念及其在深度學習和強化學習中的應用。本書可作為學習深度學習及強化學習算法的參考書,也可作為高等院校相關課程的教材,還可供從事人工智能領域的專業研究人員和工程技術人員閱讀。