Boken "Neural Networks and Deep Learning" gir en grundig gjennomgang av både klassiske og moderne modeller innen dyp læring. Den fokuserer primært på teorien og algoritmene som ligger til grunn for dyp læring. Forståelsen av neuralnettverkets teori og algoritmer er avgjørende for å kunne begripe sentrale konsepter, samt for å mestre designprinsippene bak neuralarkitekturer tilpasset ulike anvendelser. Forfatteren stiller viktige spørsmål som: Hvordan fungerer egentlig neuralnettverk? Når overgår de tradisjonelle maskinlæringsmodeller i ytelse? Hva er fordelen med dybde i modellene? Og hvorfor kan trening av neuralnett være en utfordrende oppgave? Boken utforsker også fallgruver og hindringer som kan oppstå underveis. I tillegg er boken rik på eksempler og diskusjoner rundt anvendelsen av dyp læring i praksis, som gir leseren en forståelse av hvordan neuralarkitekturer utvikles for å løse forskjellige typer problemer. Dyp læringsmetoder for ulike datadomener, inkludert tekst, bilder og grafer, blir grundig presentert. Kapitlene er delt inn i tre hovedkategorier, hvor grunnleggende konsepter som backpropagation-algoritmen blir grundig diskutert i kapittel 2, sammen med flere tradisjonelle maskinlæringsmodeller.
