目前市面上机器学习和深度学习领域的学习资料大多对读者提出了较高的数学基础和机器学习知识的要求，缺少一本简单易上手，适合国内的本科院校、零基础人士和初等深度学习开发者的入门书籍。为了适应人工智能的发展趋势，填补相关领域出版物的缺失，本书致力于打造适用于初学者的深度学习入门书籍，用生动的语言结合生活案例和直观的插图，与读者一起，从零开始，打开探索人工智能领域的大门。 本书总共包含14个章节，由浅入深，涵盖了深度学习基础知识、数学基础、感知器、反向传播算法、自编码器、玻尔兹曼机、循环神经网络、递归神经网络和卷积神经网络的相关知识。每章均附有课后练习及解析，相应课件等配套资源。力求讲解简单易懂，努力营造相对轻松愉快的学习氛围，帮助读者快速入门深度学习领域。