本书是真正适合深度学习初学者的入门书籍, 全书没有任何复杂的数学推导。本书首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经网络 (CNN)、受限玻耳兹曼机 (RBM)、循环神经网络 (RNN) 及其变体-长短时记忆 (LSTM) 网络进行了详细介绍, 并且以独立章节重点阐述了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用。随后, 本书介绍了深度强化学习的基本知识, 给出了应用深度学习技术需要的许多实用技巧并概述了深度学习的一些新方向和新应用。