《深度学习导论》讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术，通过一系列的编程任务，向读者介绍了热门的人工智能应用，包括计算机视觉和自然语言处理等。
本书编写简明扼要，理论联系实践，每一章都包含习题以及补充阅读的参考文献。本书既可作为高校人工智能课程的教学用书，也可供从业者入门参考。
本书要求读者熟悉线性代数、多元微积分、概率论与数理统计知识，另外需要读者了解Python编程。