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Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍了Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介绍了TensorFlow的基本知识及使用方法；然后介绍了神经网络的基础知识以及神经网络基本应用――感知机、线性回归与逻辑回归的理论与实现；很后介绍了两种热门的深度神经网络――卷积神经网络和循环神经网络的理论与实现。本书内容由浅入深，循序渐进，实践性强，包含丰富的仿真实例。
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本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用，每一个知识点都有对应Python语言实现。 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*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Tenso
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