本书是高级深度学习技术的综合指南，内容包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和深度强化学习（DRL），在这些技术的推动下AI于近期取得了令人瞩目的成就。本书首先对多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行了概述，这些是本书中介绍的更高级技术的构建模块。之后探索了包括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如何创建自编码器。读者将学习如何使用Keras和TensorFlow实现深度学习模型，并进一步实现其高级应用。随后，读者将会了解到有关GAN的所有知识，以及认识到其如何将AI性能提升到新的水平。在此之后，读者可快速了解VAE的实现方式，并将认识到GAN和VAE是如何具备生成数据的能力的，并且使所生成的数据对人类来说极具说服力。因此，该类方法已成为现代AI的一个巨大进步。为充分了解该系列相关先进技术，读者将会学习如何实现DRL，例如深度Q-Learning和策略梯度的方法，这些方法对于AI在现代取得很多成就至关重要。