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> 来源：https://deeplearning.bnuai.com/chapters/ ｜ 作者：唐志清（北京师范大学） ｜ 更新：2026-11-01 ｜ 内容依据邱锡鹏《神经网络与深度学习》（https://nndl.ai/）及作者公开课件

全书与本课程分为三个部分：**机器学习基础**打地基，**基础模型**讲清楚现代深度学习最常用的网络结构与训练技巧，**进阶模型**介绍概率视角下的深度模型与强化学习、序列生成等专题。

每一章页面包含：

- **学习目标**：读完本章应该掌握什么；
- **课件幻灯片**：课堂使用的全部幻灯片，可在线翻页、全屏，也可下载 PDF；
- **讲义**：根据课件与教材整理的中文讲义，包含关键定义、公式推导和算法；
- **本章小结**与**思考题 / 习题**；
- **延伸阅读**：教材、官方实践代码与相关资料。

**版本说明**

本课程课件对应教材**第一版**（2020）的章节编排。作者正在修订的第二版（见 [nndl.ai](https://nndl.ai/)）调整了部分章节顺序，例如新增“图神经网络”“大语言模型与智能体”，深度强化学习前移至第 12 章。各章页面底部注明了第二版中的对应章节。