・本書はExcelだけを使ってディープラーニングを実装する方法を解説しています．具体的にはロジスティック回帰・全結合ネットワーク・畳み込みネットワーク（画像認識）を扱います．

・本書の想定読者は，人工知能や機械学習，特にディープラーニングに興味があるが，PythonやRといったプログラミングはどうにも敷居が高いと感じている方で，かつ高校までの数学・Excelはある程度分かっている方です．

・本書の特徴は，Excelによる実装を通じた理解を重視している点です．特に2章以降はExcelが使えるパソコンを側に置いた状態で読まれることを想定しています．理論の説明の後に紹介程度にExcelによる実装が載っているのでは無く，理論の説明の中でExcelでの実装に順次触れていきます． ブラックボックスになるようなソルバーやライブラリなどの類は一切用いていません．
・基本的な理論と実装に特化しています．最近の技術の潮流だとかビジネスへの応用だとかには一切触れていません．但し，本書の内容を消化できれば技術的な記事にもある程度ついていくことができるようになるでしょう．

・本書で取り扱うのは教師あり分類問題のみです．教師無し・回帰問題は扱いません．
・本書はとりあえず流行のディープラーニングを実装することが目的です．そのため，標準的な機械学習の本ならば必ず載っているような，パーセプトロン・サポートベクターマシンなどは一切扱いません．同様に，周辺の確率・統計的な話題なども一切扱いません．

・本書は5章構成です．第1章では導入として機械学習全般のざっくりとした説明を行います．第2章では本書で用いるExcelの関数・機能・VBAなどの説明を行います．第3章では機械学習の基本モデルであるロジスティック回帰について説明を行います．ここはあくまで次章以降のニューラルネットに繋げるために設けてあるので，通常の解説書とは若干変わった説明を行います．また，第3章以降は前半が理論編・後半が実装編となっています．第4章では基本的なニューラルネットについて説明します．第5章では畳み込みニューラルネット（CNN）を用いた画像認識について説明します．