第1部 ディープラーニングの基礎(ディープラーニングの全体像;ディープラーニングを始めるための環境構築;ディープラーニングに必要な数学とNumPyの操作)第2部 ディープラーニングの仕組み(ディープニューラルネットワーク;分類モデルを開発してみよう;ディープニューラルネットワークの学習;分類モデルの学習機能開発;畳み込みニューラルネットワーク)第3部 ディープラーニングのフレームワーク(TensorFlowとKeras)第4部 ディープラーニングのセキュリティ(ディープニューラルネットワークへの攻撃;ディープニューラルネットワークの防御;リアル空間上での脅威)