本书共8章, 围绕神经网络和深度学习的模型、工作流程和实现进行展开, 深入浅出地讲解神经网络与深度学习的基本知识, 重点阐释其核心概念与基本原理, 回答了111个问题, 并通过大量插图、富有启发性的类比和丰富的现实应用案例, 系统介绍了神经网络架构、反向传播算法、长短期记忆网络、门控循环单元、卷积神经网络、Transformer等关键内容, 进一步引导读者了解如何将这些知识应用于实际的深度学习项目中。附录“一日精通Python编程”帮助读者掌握Python语言, 并体验编程乐趣。