本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与Tensorflow讲述了深度学习在实际项目中的应用。本书分为基础篇、进阶篇与高级篇，共10章。基础篇的内容包括线性回归模型、逻辑回归模型与Softmax多分类器模型。进阶篇的内容包括全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络与循环神经网络。高级篇的内容包括自编码模型、对抗生成网络模型、深度强化学习。本书不仅包括目前深度学习领域全部的主流知识，还讲述了计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目开发过程，有助于系统掌握深度学习方面的技术和方法。