《深度学习计算机视觉实战  卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy》将深度学习应用部署到生产环境中。读者将学习使用卷积神经网络(CNN)深度学习模型和Python编写计算机视觉应用。本书从解释传统的机器学习流程开始介绍，分析了一个图像数据集。接下来，读者将学习人工神经网络(ANN)，使用Python从头开始构建一个ANN，然后使用遗传算法(GA)优化这个神经网络。
为了使过程自动化，本书强调了采用传统手工方式为计算机视觉选择特征的局限性，重点阐明了CNN深度学习模型是最先进的解决方案的原因，并从头开始讨论CNN，演示了CNN与完全连接的ANN相比的与众不同之处；而且说明CNN更有效率，还使用Python实现CNN，使读者对这个模型有一个透彻的理解。
在巩固了基础之后，读者可以使用TensorFlow构建实践中使用的图像识别应用，并且使用Flask使得预训练的模型在互联网上可访问；使用Kivy和NumPy，可以用较低的开销创建跨平台的数据科学应用。
本书有助于读者从基础开始应用深度学习和计算机视觉的概念，一步一步地从概念走向生产。