딥러닝에 필요한 수학적 기초부터 딥러닝의 기본 이론, CNN, RNN, RBM 및 GAN까지 모두 다루고 있는 책이다. 먼저, 딥러닝에 필요한 선형대수, 확률, 미적분, 최적화와 같은 기본적인 수학적인 기초를 탄탄히 다진다. 이를 기반으로 딥러닝의 기본 개념을 쉽게 설명한다. 또한 텐서플로의 기본 구문을 설명해 텐서플로에 익숙할 수 있도록 돕는다. CNN을 소개하면서 기본적인 신경망의 구조를 상세히 설명하고, RNN, LSTM, 양방향 RNN 및 GRU와 같은 고급 주제를 다룬다. 그리고 RBM 및 인코더를 다루면서 세부 주제인 깁스 샘플링, 베이지안 추론, 마르코프 체인 몬테 카를로 방법 및 PCA, ZCA 화이트닝과 같은 같은 기법에 상세히 설명한다. 이와 더불어 DBN에 대해서도 자세히 다룬다. 마지막으로 신경망의 고급 주제인 R-CNN, Fast R-CNN 및 GAN에 대해 관련된 예제와 함께 상세히 설명하고 있다. 이 책 한 권으로 딥러닝의 수학적인 기초 및 고급 주제까지 모두 배울 수 있다.