包含了深度学习相关的数学基础、机器学习背景知识以及深度学习的基础概念和原理，还介绍了经典网络的解读，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。此外还涉及到目标检测、图像分割、强化学习、迁移学习等应用领域，并提供了关于网络搭建与训练、优化算法、超参数调参以及GPU框架选择的深入内容。