针对每个想要了解深度学习概念的数据科学爱好者，本书通过通俗易懂地解释R代码，让读者可以很容易起步。在深度学习算法和应用的理论和实践方面做到了平衡，在讲述基础理论的同时，通过45个基于R语言的编程实例让读者循序渐进地掌握深度学习技术。  读者将通过实战案例实现卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、序列到序列模型、生成对抗网络（GAN）和强化学习，还将学习使用GPU进行大型数据集的高性能计算，以及R语言中的并行计算编程。  各个部分内容安排合理，按照“准备工作→操作步骤→原理解析→内容拓展→参考阅读”的流程组织内容，清楚地讲解实战案例的实现过程。