人工智能和深度学习导论

本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重概念和实践过程，包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外，本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。 本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能、机器学习和深度学习快速了解和掌握的专业人士阅读参考。
【推荐语】
  AI全景导览，构建知识全景： 实践为王，不仅讲解理论，更通过Keras代码示例，让你亲手实践机器学习和深度学习的每一个步骤； 工具与理论并重，Keras、TensorFlow、pandas，一本书教你如何运用最热门的AI工具，结合理论深度解析； 技术与应用结合，不仅学习如何构建模型，更教你如何分析和优化，实现从理论到应用的无缝对； 跨平台学习体验，所有代码示例均以Python脚本形式提供，无论你使用何种发环境，都能轻松上手。
【作者】
Oswald Campesato是加州大学圣克拉拉分校的兼职教师，专门研究深度学习、Java、NLP、Android和TensorFlow。他是超过二十五本书的作者/合著者，包括TensorFlow 2 Pocket Primer、Python 3 for Machine Learning和Data Science Fundamentals Pocket Prime