《经典深度学习》讲解了从人工智能的起点即1956年的达特茅斯会议出发，到现今的深度学习及其应用的一条清晰发展脉络。早期AI的发展经历几个不同阶段：规则专家系统逐渐转向基于机器自我优化、具备一定程度随机创造性的算法，这一过程在理论与实践层面均取得了显著进步但亦面临诸多问题，例如对于巨量标注数据的依赖，难以处理超出特定任务范围的任务以及解释性的欠缺等问题。文档阐述了深度学习如何解决复杂的大规模流式数据分析，并且解析了几家顶尖科技公司的AI战略布局，在工业领域特别是企业数据中发挥关键作用。内容也包括美国白宫发布的AI研发战略，其涵盖了对下一代人工智能长期稳定的投资规划，强调以数据为中心的知识发现、提高感知能力和理解AI理论边界等多个方面来维持美国的技术领先地位。除此之外还提及到开发高效人机协作模式的方法、创建用户友好型界面和保障系统安全，以及重视人工智能带来的伦理法律挑战等重要议题。整体而言，《经典深度学习》详细展示了当前深度学习领域的全景。
《经典深度学习》适用于从事计算机科学及信息工程的研究人员和技术人员、致力于人工智能领域开发与研究的专业人士、正在学习深度学习和机器学习课程的高年级本科生、研究生、博士生以及关注该行业未来发展方向的相关产业决策者。这份资料可以为读者深入理解深度学习提供详尽的技术分析，也可辅助学术研究人员找到新的研究方向，同时有助于产业从业者把握市场和技术趋势，为未来的研发做出更好的准备。
