本书共13章，主要内容有Anaconda环境配置、JupyterNotebook使用、神经网络模型和用Python从零实现神经网络、TensorFlow 2.X的基础语法、图像分类的算法模型理论和实战、迁移学习技术实战、目标检测的算法模型理论和实战、自编码器的算法模型理论和实战、生成式对抗网络的算法模型理论和实战、基于深度学习的指纹识别技术实战、基于摄像头的指定物体实时预测、基于Linux平台下的深度学习模型网页部署、基于exe程序的深度学习识别系统以及自动机器学习的理论与实战等。