本书聚焦于深度学习算法建模及相关技术，选取医疗、视频、工业三个非常有行业代表性的赛题：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱、阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛和布匹疵点智能识别，介绍赛题涉及的技术知识和选手的创新思路与模型，对赛题的解决方案从0到1层层拆解。
本书一共分为3篇，共每一篇有6个小节。
第1篇是赛题一：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱，内容包括赛题解读，数据处理，初赛赛题实体识别方法介绍，复赛赛题关系抽取方法介绍，Neo4j知识图谱框架，赛题进阶讨论。
第2篇是赛题二：阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛，内容包括：技术背景，赛题解读，数据处理，传统插值方法(Bicubic插值算法等)，深度插值方法(SRCNN模型等)，深度学习方法改进(ESPCN等)，深度学习方法进阶(SRGAN等)。
第3篇是赛题三 布匹疵点智能识别，内容包括技术背景，赛题解析，深度学习基础，卷积神经网络与数据处理，区域卷积神经网络系列算法，实例分割Mask R-CNN算法，赛题最优算法与提升思路。
本书具有以下特色：
依托于真实落地场景，从经典行业案例出发，内容由浅入深、层层递进，既可以作为专业开发者用书，也可以作为参考选手的实战手册。
