本書分為三篇，共15章。*篇為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)篇（第1~3章），主要內(nèi)容包括生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)理基礎(chǔ)，從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)介紹了神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)、生物電活動，在細胞層面解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行信息傳遞和信息存儲的機理，并對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在各個階段的發(fā)展、特點、應(yīng)用，以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中運用到的導(dǎo)數(shù)、微分、梯度等重要數(shù)理知識進行了概述。第二篇為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論篇(第4～13章)，主要內(nèi)容包括感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AdaBoost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了加強理論學習的深度，本篇在闡述理論算法時通過逐次迭代展開推導(dǎo)，而且在每種理論算法后面都給出了應(yīng)用及實踐案例。多年的課堂教學實踐證明這種學習方式對于理解和掌握算法機理是非常有效的。第三篇為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實踐及應(yīng)用篇(第14～15章)，主要內(nèi)容包括基于Simulink的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和基于GUI的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。這些內(nèi)容是進一步理解和掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、實踐和應(yīng)用的基礎(chǔ)。