本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分,分别为理论基础篇、实验篇和案例篇。第一部分理论基础篇,包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等方面。第二部分实验篇,包括第8~9章，主要包括常用深度学习框架的基础讲解以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第三部分案例篇，包括第10~17章,则是提供8个案例，来介绍深度学习在图像分类、目标检测、目标识别、图像分割、生成对抗、自然语言处理等方面的应用。本书将理论与实践紧密结合，希望能够给读者带来良好的学习体验。本书适合Python深度学习初学者、机器学习算法分析从业人员以及高等学校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。