許多人在求學時期接觸數學的時候總是意興闌珊，總覺得只要四則運算就能夠應付大部分的日常所需，什麼指數、對數、向量、三角函數，甚至微積分，常常是不求甚解而只求低空飛過。等到機器學習、深度學習等掘起，人們才突然了解到那些數學知識的確是有用的，它們才是這些領域入門的鑰匙。

不論您是曾經放棄過數學，還是想要重溫數學的知識，透過本書都可以讓您迅速重回數學的懷抱。書中擅用比喻的方式，務使讀者能夠從基礎原理開始理解，並佐以簡明扼要的範例加以解說，使讀者循序漸進地理解深度學習的諸多關鍵字，像是：權重、偏壓、啟動函數、梯度下降法、誤差反向傳播法、卷積神經網路......等。搭配清楚且直觀的插圖，就連高中生也看得懂！不管什麼樣的職業或年紀，只要拿起這本書，就能使數學成為您強而有力的武器。

除了理解之外，本書也重視實際動手作。您可以下載書中資源，親自用Excel檔來接觸深度學習的數學操作。輸入不同的數字並觀察其變化，相信會使讀者更能夠了解公式的涵義。

第1章 神經網路的概說
第2章 理解神經網路所需的數學基礎知識
第3章 神經網路的最佳化
第4章 神經網路和誤差反向傳播法
第5章 深度學習和卷積神經網路。