李晖晖，女，1974年生， 2006年在西北工业大学自动化学院模式识别与智能系统专业获得工学博士学位，现为西北工业大学自动化学院副教授。主要从事图像处理、模式识别、机器视觉、人工智能等方向的研究。 刘航，男，1973年生， 博士，现为西北工业大学自动化学院副教授。主要从事网络协议设计与优化、无线感知、网络安全等方向的研究。

本书涉及深度学习与计算机视觉两方面内容，主要内容包括深度学习的理论和计算机视觉的概念、历史起源及发展，深度学习在计算机视觉中的主要应用及研究现状，深度学习的框架，深度学习在计算机视觉领域应用的理论基础，深度学习在计算机视觉方面的应用以及几个应用框架的实际操作步骤和测试方法。 本书可作为普通高等学校计算机专业、自动化专业、电子信息专业本科高年级学生、研究生的教材，也可供从事深度学习及计算机视觉领域研究的科技工作者参考使用。

第1章 绪论
1．1 什么是深度学习
1．2 深度学习的起源和历史
1．3 深度学习的发展
1．4 什么是计算机视觉
1．5 计算机视觉发展
1．6 深度学习在计算机视觉领域的研究现状

第2章 深度学习的框架
2．1 Theano框架
2．2 TensorFlow框架
2．3 Keras框架
2．4 PyTorch框架
2．5 Caffe/Caffe2框架
2．6 MXNet框架
2．7 CNTK框架

第3章 深度学习计算机视觉的基础
3．1 线性分类
3．2 优化
3．3 反向传播
3．4 神经网络
3．5 卷积神经网络
3．6 生成模型
3．7 循环神经网络

第4章 深度学习在计算机视觉方面的应用
4．1 深度学习在计算机视觉方面的应用框架介绍
4．2 目标检测识别
4．3 图像检索
4．4 图像修复
4．5 图像分割

第5章 深度学习实战
5．1 实验环境安装与配置
5．2 任务实战

参考文献