이 책은 총 10개의 장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 전반적인 딥러닝 개요에 대해 소개하고, 제2장에서는 딥러닝 실습을 위한 환경에 대해 다룬다. 제3장에서는 딥러닝의 기반이 되는 인공 신경망에 대해 다루며, 제4장에서는 딥러닝 기본 절차에 대해 다루고, 제5장에서는 케라스에 대해 다룬다. 제6장에서는 딥러닝의 모델 중 DNN 모델에 대해 다루고, 제7장에서는 영상 인식에 사용되는 CNN 모델, 제8장에서는 자연어 처리 모델, 제9장에서는 순차 데이터에 적합한 RNN 모델과 LSTM 모델, 그리고 제10장에서는 딥러닝에서 ‘실제같이 보이는 허구’를 만들어내는 GAN 모델에 대해 다룬다.