全书共分为五个部分。第一部分介绍了神经网络的基本概念，包括感知器、激活函数、层和训练过程。第二部分深入探讨了深度学习中的优化算法，如梯度下降法及其变体。第三部分讨论了卷积神经网络（CNN），这是一种用于处理图像数据的神经网络架构。第四部分介绍了循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），它们擅长处理序列数据。第五部分则展望了深度学习的未来发展方向，包括强化学习、迁移学习以及深度学习的伦理问题。
本书通过大量的实例和代码示例，帮助读者理解深度学习的实际应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。此外，书中还讨论了深度学习在自动驾驶、医疗诊断和金融分析等领域的最新进展。
深度学习的发展离不开大数据的支持，本书也强调了数据在训练深度学习模型中的重要性。同时，书中还提到了深度学习面临的挑战，如模型的可解释性、训练过程中的过拟合问题以及计算资源的需求等。
总的来说，《深度学习》是一本全面而深入的指南，对于想要了解或深入研究深度学习的人士来说，都是一本不可或缺的参考书。