本书解析了技术和分析部分的复杂性，以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。书中首先介绍了Apache Spark和深度学习的基础知识，包括为深度学习设置Spark，学习分布式建模的原理，了解不同类型的神经网络，深度学习中数据的提取，转换和加载，数据流的应用；然后介绍了在Spark上实现CNN、RNN和LSTM等深度学习模型，使用Spark训练神经网络，监控与调试神经网络的训练，神经网络的评估，在分布式系统上部署深度学习应用，自然语言处理基础，文本分析和深度学习，卷积和图像分类；最后对深度学习未来的发展作了一个简要概括。并列题名：Hands-on deep learning with apache spark eng