本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强，作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析，通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》）。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。
本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。

《神经网络在应用科学与工程中的应用:从基本原理到复杂的模式识别》为读者提供了神经网络方面简单但却系统的介绍。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》以神经网络在科学数据分析中所扮演角色的介绍性讨论作为开始，给出了神经网络的基本概念。《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》首先对用于实际数据分析的神经网络结构进行了综合概述，继而对线性网络进行了大量的介绍，并介绍了所有处理阶段的用于非线性预报和分类的多层感知器。此外，还通过实际例子和个案研究阐述了模型开发技术。后面章节又提出了用于非线性数据聚类的自组织映射、用于线性或非线性时间序列预测的递归网络和适用于科学数据分析的其他类型的网络。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》通过使用广泛的图示和多学科的内容以一种更容易理解的形式，填补了市场上神经网络用于多维科学数据的空白，并将神经网络与统计学联系了起来。
国际视野，科技前沿。
国际电气工程先进技术译丛，传播国际最新技术成果，搭建电气工程技术平台。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》特点：
◆在多学科领域解释了神经网络；
◆为了易于理解，使用了大量图例来解释复杂数据概念；
◆深入研究了神经网络在线性和非线性预报、分类，聚类和预测方面的应用；
◆阐述了模型开发的所有阶段和结果的解释，包括数据预处理，数据维数约简，输入选择，模型开发和验证，模型不确定性评估以及对输入、误差和模型参数的灵敏度分析。