本书共13章。第1章介绍当前矿产资源潜力智能评价研究现状；第2章介绍环境配置与样本制作；第3-10章分别介绍卷积神经网络、循环神经网络、深度自编码网络、生成对抗网络、深度信念网络、深度强化学习、图神经网络和深度自注意力网络的概念原理，以及基于上述网络开展矿产资源潜力评价的具体实施步骤和案例；第11章介绍基于地质约束的深度学习模型开展地球化学异常识别和矿产资源潜力评价；第12章介绍基于计算机集群和卷积神经网络的地质填图；第13章进一步展望矿产资源潜力智能评价未来的研究方向。