本书是一本关于深度学习的入门级教程，在编写过程中始终遵循“内容基础、由浅入深、注重实践”。书中较为全面地覆盖了深度学习所必须具备的基础知识以及主要模型，包括Python核心库编程基础、数学基础、感知机、卷积神经网络、循环神经网络以及自注意力模型，并给出模型和算法的代码实现，尽量做到理论和实践高度融合。具体内容的章节安排充分考虑了读者的特点和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保强化基础、循序渐进、由浅入深。本书的另外一个重要特点是提供了大量深度学习有趣案例，覆盖了从网络数据爬取到计算机视觉、自然语言处理等领域经典的模型和应用案例。本书每章经典模型和案例都提供了完整PaddlePaddle代码，并给出详细解析和说明，以便加深加快读者对所学内容的理解和掌握。