Buku ini menyajikan pengantar komprehensif tentang konsep dan arsitektur dasar deep learning yang dirancang khusus bagi pembaca pemula. Dimulai dari pemahaman tentang artificial intelligence, machine learning, hingga pengembangan jaringan saraf tiruan , pembaca diarahkan memahami bagaimana model-model deep learning meniru cara kerja otak manusia dalam menyelesaikan masalah kompleks. Disertai ilustrasi dan penjabaran sejarah perkembangan teknologi ini, buku ini menjelaskan berbagai strategi pembelajaran seperti regularisasi, augmentasi data, dropout, hingga adaptive learning rate. Penjelasan praktis menggunakan dataset MNIST turut memperkuat pemahaman implementasi nyata dari ANN.
Lebih lanjut, buku ini membedah berbagai tipe dan aplikasi model deep learning seperti CNN untuk data citra, model sequence seperti RNN, LSTM dan GRU untuk data berurutan, hingga generative model seperti Autoencoders dan GAN.