Python人工智能：原理、实践及应用

全书共分为9章。

第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为y化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重点章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等进行全面、深入的讲解。第6章TensorFlow深度学习，重点介绍深度学习开源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow开发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作，详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例，包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面，从简到难，可以作本书配套的实验教学内容。

本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书，也可作为从事人工智能研究与开发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。