卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一，本书作为该领域的入门读物，假定读者的机器学习知识为零，并尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的最新发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络及卷积神经网络实战和卷积神经网络的发展。针对每个关键知识点，书中给出了基于 NumPy 的代码实现以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材，也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。