从给定文件信息中，我们可以提取到关于深度学习、机器学习和深度神经网络的相关知识点。
1. 深度学习是机器学习的一个分支，它采用深度神经网络来模拟人脑进行分析和学习。深度学习具有从数据中学习特征的能力，而不需要人工干预，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。
2. 机器学习是一种使计算机能够自主学习和提高性能的技术。机器学习的目标是开发出能够通过经验改进性能的算法。机器学习涉及算法和统计模型，使计算机系统能够基于数据进行预测或决策，而不需要明确的指令。
3. 深度神经网络是深度学习的核心，它是由许多简单计算单元（神经元）构成的多层结构。深度神经网络通过学习大量的数据集中的模式和规律，可以自动提取信息，并且随着数据的增加，其性能通常会提高。
4. 《深度学习：实践者的方法》是由Josh Patterson和Adam Gibson撰写的一本关于深度学习的书籍。这本书被认为是学习深度学习的必读书籍之一，内容清晰，对想要深入了解深度学习的读者来说，是一本实用的指南。
5. 本书的内容覆盖了深度学习的基础理论、关键技术和实际应用案例。在深度学习的实践中，作者可能详细介绍了不同类型的深度神经网络结构，如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）等，以及如何使用它们来解决现实世界的问题。
6. 除了理论知识，实践者的方法还意味着该书可能提供了编程实践、案例研究和深度学习模型的训练技巧。这能够帮助读者将理论知识转化为实际操作，通过动手实践来加深对深度学习技术的理解。
7. 书中提到了O’Reilly Media, Inc.，这是一家以出版技术书籍著名的公司。他们出版了许多计算机科学和技术领域的书籍，包括各种编程语言、开发工具、数据科学和人工智能等主题。这表明本书是该领域的权威出版物之一。
8. 书中的版权信息提示读者，本书包含了原创内容，并且受版权法保护。这意味着读者在使用本书中的知识和代码示例时，需要遵守相应的版权法规，特别是涉及开源许可证或他人知识产权的内容。
9. 在献词中，作者提到了自己的儿子们，并鼓励他们保持坚定和勇敢。这可能表明作者希望通过自己的工作对下一代产生积极的影响，并鼓励年轻一代勇敢追求自己的梦想。
从提供的文件内容可以提炼出关于深度学习和机器学习的基础知识、实际应用和技术书籍的相关知识点，同时也透露了有关书籍版权和作者个人背景的信息。
