本書涵蓋深度學習的專業基礎理論知識，包括深度學習概述、機器學習基礎、神經網絡基礎、卷積神經網絡、循環神經網絡、正則化與深度學習優化，以及比較流行的應用場景實踐。本書共11章外加3個附錄，系統講解深度學習的基礎知識與領域應用實踐。本書內容包括深度學習概述、機器學習基礎、神經網絡基礎、卷積神經網絡和循環神經網絡、正則化與深度學習優化、計算機視覺應用、目標檢測應用、文本分析應用、深度強化學習應用、TensorFlow模型應用、Transformer模型應用等。附錄中還給出機器學習和深度學習中用到的數學基礎知識，包括線性代數、概率論和信息論等。本書適合Python深度學習初學者、深度學習算法開發人員學習，也適合作為高等院校計算機技術、人工智能、大數據相關專業的教材或教學參考書。