डीप आर्किटेक्चर मशीन लर्निंग के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं और इसे भविष्य की तकनीक माना जाता है और शोधकर्ताओं द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक पूर्ण प्रतिमान बदलाव की उम्मीद की जाती है। इसे सिग्नल, इमेज, विज़न और बायोमेट्रिक्स में अनुसंधान के सबसे सक्रिय क्षेत्रों में से एक माना जाता है और इसमें वस्तुओं का पता लगाने/पहचानने/वर्गीकरण/संश्लेषण के लिए दृष्टिकोण के पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं। असाधारण कम्प्यूटेशन पावर और विशाल डेटा सेट के आगमन के साथ, डीप आर्किटेक्चर का उपयोग करके सबसे जटिल प्रक्रियाओं को मॉडल करना संभव है। डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के आगमन के साथ, सिग्नल प्रोसेसिंग के लगभग सभी क्षेत्रों ने अपने दृष्टिकोण में महत्वपूर्ण बदलाव किए हैं। यह मुख्य रूप से इसलिए है क्योंकि मशीन लर्निंग कंप्यूटर सिग्नल, इमेज, विज़न और बायोमेट्रिक्स में कई समस्याओं को हल करने में सबसे आगे है, जिन्हें अतीत में या तो अनसुलझा या अत्यधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन माना जाता था। इसे सुगम बनाने वाले प्रमुख विचारों में से एक डीप आर्किटेक्चर की शुरूआत है, जो वर्तमान पैटर्न-आधारित पहचान समस्याओं का आधार बनता है। प्रस्तावित दो सप्ताह के पाठ्यक्रम में लगभग 40 व्याख्यान होंगे, जिसके बाद 14 घंटे का प्रयोगशाला प्रदर्शन और व्यावहारिक दृष्टिकोण होगा, जिसका उद्देश्य प्रतिभागियों को सिग्नल और इमेज प्रोसेसिंग, कंप्यूटर विज़न, बायोमेट्रिक्स और मशीन लर्निंग से परिचित कराना है और यह बताता है कि वास्तविक जीवन में शोध समस्याओं के लिए सभी दृष्टिकोणों को कैसे लागू किया जा सकता है। पाठ्यक्रम में मशीन लर्निंग, डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ-साथ अन्य मॉडलों की अनिवार्यताएं भी शामिल हैं कि उन्हें कंप्यूटर विज़न में व्यावहारिक समस्याओं को हल करने के लिए कैसे लागू किया जा सकता है ताकि अधिक से अधिक लोग सिग्नल प्रोसेसिंग में रुचि लें।