本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程, 先从数学基础和机器学习基础出发, 按照神经网络的技术发展框架由易到难逐步讲解深度学习的理论, 然后再通过实践部分, 详细解释深度学习的应用案例, 让读者既能了解深度学习理论, 又能学会使用深度学习框架, 实现自己的深度学习模型。主要内容包括深度学习的发展历史、单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、深度学习算法卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM, 以及深度学习算法在图像、自然语言处理和音频信号三个方面的实际应用。其中, 案例实战部分使用的深度学习框架为Tensorflow 2/Keras。