Python基础篇第1章　关于Python与开发环境配置 21.1 Python入门 21.2 Python开发环境的配置 6新手问答 14本章小结 14第2章　Python编程基础 152.1 基础语法 152.2 数据类型 252.3 逻辑控制语句 312.4 函数 35新手问答 41小试牛刀 41本章小结 42第3章　Python编程进阶 433.1 高级变量 433.2 面向对象编程 573.3 Python模块 613.4 python神经网络小实例 65新手问答 67小试牛刀 68本章小结 68

人工智能篇第4章　人工智能简介 704.1 人工智能概述 704.2 人工智能崛起的三大基石 764.3 深度学习的重要性 86新手问答 93本章小结 94第5章　机器学习理论基础 955.1 机器学习概述 955.2 机器学习的4个分支 995.3 评估模型指标 1065.4 数据预处理、特征工程和特征学习 1115.5 过拟合与欠拟合 1135.6 机器学习通用工作流程 116新手问答 118小试牛刀 118本章小结 120第6章　Python机器学习常用库的应用 1216.1 NumPy—基础科学计算库 1216.2 Pandas—数据分析的利器 1466.3 Matplotlib—画出优美的图形 1736.4 scikit-learn—非常流行的Python机器学习库 188新手问答 193小试牛刀 193本章小结 194第7章　**个机器学习项目 1957.1 入门项目简介 1957.2 数据导入 1977.3 数据探索 1997.4 数据可视化 2047.5 算法评估 2097.6 预测实施 212新手问答 213小试牛刀 213本章小结 214第8章　典型的机器学习算法及应用实战 2158.1 k-近邻算法 2158.2 朴素贝叶斯分类算法 2248.3 支持向量机 2358.4 PCA算法 2448.5 k-均值算法 254新手问答 262小试牛刀 263本章小结 264第9章　深度学习算法理论 2659.1 深度学习基础 2659.2 神经网络 2749.3 卷积神经网络 2849.4 循环神经网络 289新手问答 299小试牛刀 300本章小结 302第10章　深度学习之TensorFlow 30310.1 主流的深度学习框架 30310.2 TensorFlow环境搭建 30710.3 TensorFlow基本知识 31010.4 TensorFlow编程准备 31510.5 TensorFlow基本开发步骤 34210.6 TensorFlow的可视化 348新手问答 353小试牛刀 353本章小结 354

实战案例篇第11章　人工智能识万物 35611.1 卷积神经网络的前世今生 35611.2 如何构建更深的神经网络 36911.3 神经网络的可迁移性 414新手问答 430本章小结 430第12章　人工智能知万物 43112.1 区域卷积神经网络 43112.2 快速区域卷积神经网络 43312.3 更快区域卷积神经网络 43412.4 YOLO网络 440本章小结 466第13章　人工智能绘万物 46713.1 神经艺术风格迁移 46813.2 基于TensorFlow的图像风格化实现 473新手问答 478本章小结 478参考文献 479