１章　逆引き「Ｋａｇｇｌｅのすべて」
２章　分析コンペで上位を目指すためのチュートリアル
３章　回帰モデルと勾配ブースティング木による「住宅価格」の予測
４章　画像認識コンペで多層パーセプトロン（ＭＬＰ）を使う
５章　画像分類器に畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を実装する
６章　学習率とバッチサイズについての考察
７章　一般物体認識で「アンサンブル」を使う
８章　転移学習からのファインチューニング
９章　時系列データをＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク）で解析する
資料　参考文献等