本书共分为9章，第1章介绍神经网络的概念、特点、拓扑结构和应用；第2章介绍感知器模型、处理单元模型、学习策略、局限性和收敛性；第3章介绍BP神经网络；第4章介绍支持向量机；第5章介绍深度学习网络及应用；第6章介绍强化学习；第7章介绍极限学习及应用；第8、9章介绍神经网络在文字识别、语音生成与识别、图像生成与识别等领域的应用。

本书适合电子、自动化、物联网、计算机、人工智能、大数据等专业本科生和研究生学习，也可供人工智能领域相关的从业人员学习使用。