本书第一章对深度学习所需的系列软件安装及开发环境搭建进行了详细介绍, 并对常用工具及包进行了简单介绍, 为后续的学习开山铺路; 第二章结合通俗易懂的代码讲述了前馈神经网络、卷积神经网络、生成对抗网络、强化学习的核心理论, 帮助读者在短时间内构建可运行的模型, 增强读者探索深度学习的信心; 第三章基于建筑工程领域的实际场景, 采用深度卷积模型, 通过模块化代码完成表面裂缝分类, 实现建筑质量缺陷的快速检测; 第四章采用深度卷积生成对抗网络, 生成多种全新的建筑立面方案, 可作为建筑师设计时的参考项, 以达到激发设计灵感、辅助设计、提升工作效率的目的; 第五章基于多智能体强化学习和建筑信息模型的计算方法, 实现装配式钢筋混凝土节点自动无碰撞的钢筋设计, 以提高设计效率、减少返工。