Nội dung quyển sách chia thành các chương đi từ giới thiệu các khái niệm cơ bản cho đến các ứng dụng cụ thể. Trong đó, phần đầu quyển sách là giới thiệu mạng Nơron, mạng Nơron học sâu và phân tích các cấu hình mạng học sâu tiêu biểu. Phần giữa quyển sách cung cấp cho người đọc cơ sở toán học của mạng Nơron. Phần sau cùng là các ứng dụng của mạng học sâu trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ.

Sơ lược về các chương

Chương 1: Giới thiệu khái niệm cơ bản về mạng Nơron. Nội dung bao gồm giới thiệu khái niệm mạng nhiều lớp, thuật toán lan truyền ngược, khởi tạo và cập nhật trọng số cũng như học các đặc trưng phân cấp trong mạng Nơron học sâu.

Chương 2: Giới thiệu các cấu hình tiêu biểu của mạng Nơron học sâu. Nội dung bao gồm phân tích chi tiết các loại mạng tích chập CNN, LeNet và MiniVGGNet.

Chương 3: Trình bày cơ sở toán học của lý thuyết mạng Nơron. Nội dung bao gồm học theo thông số, lý thuyết tối ưu sai số huấn luyện, hiện tượng chưa khớp và quá khớp cũng như vấn đề kiểm tra mô hình mạng.

Chương 4: Trình bày ứng dụng của mạng Nơron học sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính. Nội dung bao gồm khái niệm cơ bản về hình ảnh, các tập dữ liệu chuẩn dùng để phân tích. Các bài toán phân loại ảnh và nhận dạng đối tượng trong ảnh cũng được giới thiệu trong chương này.

Chương 5: Trình bày ứng dụng của mạng Nơron hồi quy trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ. Nội dung bao gồm giới thiệu cơ bản về mạng Nơron hồi quy, chuyển lời nói thành văn bản và ngược lại. Phần cuối trong chương này là phát triển thành ứng dụng Chatbot. Cuối quyển sách là danh mục các tài liệu tham khảo, người đọc có thể dùng để tham chiếu đến các nghiên cứu khác được trình bày một cách chi tiết hơn.