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本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到感知器的内容，讲解基于MCP神经元实现布尔逻辑、感知器、使用感知器做分类等；第4章介绍人工神经网络，讲述的内容包括从感知器到多层感知器、带有权值的MCP神经元—感知器、反向传播神经网络、使用人工神经网络分类mnist；第5章介绍Logistic回归与Softmax回归；第6章介绍卷积神经网络，讲述感知器模式识别、卷积操作、卷积神经网络的结构、使用TensorFlow实现卷积神经网络的实例；第7章介绍循环神经网络，包括循环神经网络的特征、有限状态机、从MCP神经网络到循环神经网络等；第8章介绍LSTM循环神经网络，包括梯度弥散现象、长短期记忆网络、通过TensorFlow实现一个简单的LSTM；第9章深入讨论TensorFlow，讲解机器学习框架、计算图、神经网络与计算图、TensorFlow中的数据流图、使用GPU、数据可视化工具TensorBoard等；第10章为TensorFlow案例实践，包括构建TensorFlow的图片分类系统、准备代码和训练集、构造模型计算图、训练模型、评估模型的性能、多GPU训练等。 本书旨在帮助具有较少数学基础并期望在深度学习上有所作为的学习者，希望为他们提供一个快速上手深度学习的实战教程。本书适合阅读的读者包括相关专业的本科生或研究生，以及不具有机器学习或统计知识背景但想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。