فهرست مطالب كتاب *
 فصل 1 - مقدمه *
 بخش اول - مباني يادگيري ماشين و رياضي كاربردي *
 فصل 2 - جبر خطي *
 فصل 3 - نظريه احتمال و اطلاعات *
 فصل 4 - محاسبات عددي *
 فصل 5 - اصول يادگيري *
 بخش دوم - شبكه هاي عميق شيوه هاي نوين *
 فصل 6 - شبكه هاي پيش خور ژرف *
 فصل 7 - منظم سازي براي يادگيري ژرف *
 فصل 8 - بهينه سازي براي آموزش مدل هاي ژرف *
 فصل 9 - شبكه هاي كانو لوشني *
 فصل 10 - مدل سازي دنباله شبكه هاي بازگشتي و تاجعي *
 فصل 11 - روش شناسي كاربردي *
 فصل 12 - كاربردها *