機械学習の一つであるニューラルネットワークを構築するにあたり、パーセプトロンという基礎から、畳み込みまで必要な理論の説明があります。
アルゴリズムだけでなく、pythonコードの説明もあり、わかりやすかった。
誤差逆伝搬法は「計算グラフ」を用いた解説で、複雑な数式は少ないです。その分少し理解しにくいところがあるかもしれないので、数式を用いた参考書と併用した方がいいかも。
学習のテクニックについては、手法によって最適解へ到達する道のりが変わることをグラフで示されており、わかりやすかった。
Pythonのインストール方法や基本的な文法の説明がありますが、分量は少なめなので、Pythonをどんどん活用したい人は別の参考書を買えばいいでしょう。
ニューラルネットワークの実装では、レイヤーと呼ばれるパーツを組み立てて、将来ネットワーク構造を容易にカスタマイズできるようになっています。

特にありませんが、強いて言えばアルゴリズムの説明で少し省略されてるな、と感じるところがありました（何度も読み返したり他の本を読んだりしてるうちに理解できました）
この本で対象となるのは、手書きの数字が書かれた28×28画素画像を0～9のいずれかに分類するもので、例えば超解像などの画像を出力するためにどこをどのように変更すべきか、説明がほとんどありません。また、畳み込み層を何層も重ねる深層構造にしたとき、ハイパーパラメタをどのように決めるのかも説明がないので、ターゲットの処理を変えるときに何をどのように変更すべきか、方針だけでも示してもらえると応用しやすいです。

自然言語処理について書かれた第２弾が出版されているので、購入される際はご注意ください。こちらの本のカバーには魚（ソイという種類？）の絵が描かれています。