全书共分为8章，可分为三个部分。读者只需按照章节顺序学习，即可掌握相关知识。第一部分为深度学习基础篇，包括第1-2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务等；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3-5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络；第三部分为自然语言应用篇，包括第6-8章，介绍从词向量、预训练语言模型、词法分析等自然语言处理领域的应用和实践。书中各章节相互独立，读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用。书中每章都给出了相应的实践内容，建议读者在阅读时，辅以代码实战，快速上手深度学习，加深模型理解。