本书深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和实现过程, 带领读者用Python的NumPy库从底层而不是借助现有的深度学习库, 从0开始构建属于自己的深度学习库。本书在介绍基本的Python编程、微积分、概率、统计知识的基础上, 按照深度学习的发展脉络介绍了回归模型、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习的核心知识, 在深入浅出地剖析原理的同时, 给出了详细的代码实现过程。