本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。书中首先从人工智能技术的数学基础讲起，然后重点剖析神经网络的运行流程，很后以大量的实际项目编码实践方式帮助读者扎实地掌握人工智能开发所需要的基本理论知识和核心开发技术。    本书共15章，涵盖的内容有神经网络初体验；深度学习的微积分基础；深度学习的线性代数基础；神经网络的理论基础；用Python从零实现识别手写数字的神经网络；神经网络项目实践；使用神经网络实现机器视觉识别；用深度学习实现自然语言处理；自动编解码网络和生成型对抗性网络；增强性学习网络的开发实践；TensorFlow入门；使用TensorFlow和Keras开发不错自然语言处理系统；使用TensorFlow和Keras实现不错图像识别处理系统；使用TensorFlow和Keras打造智能推荐系统；深度学习重要概念和技巧总结。    本书尽可能通过细致的讲解降低读者入门人工智能编程的门槛。书中案例丰富，内容很好实用，特别适合有志于投身人工智能领域的IT专业人士或学生阅读。阅读本书需要读者具有一定的数学基础。