在过去的十年中,深度学习的进步导致了从计算机视觉到自然语言理解到语音识别等多个领域的突破。虽然深度学习的兴起有很多因素,但高性能神经结构的设计对其成功至关重要。神经结构搜索(Neural architecture search, NAS)是对给定任务的结构进行自动化设计的过程,在过去的两年里,它得到了飞速的发展,发表了1200多篇论文,导致人工设计的结构被自动设计的结构所超越。在本教程中,我们将提供一个有组织且易于遵循的NAS指南。我们调研了搜索空间、黑箱优化技术、权重共享技术、加速技术、扩展和应用。对于每个主题,除了前沿趋势之外,我们还仔细描述了基本原理。我们通过描述NAS研究的最佳实践、资源和有前景的未来方向来总结。