Python深度学习/清华开发者书库

深度学习是人工智能技术和研究领域之一，通过建立 阶层人工神经网络在计算机实现人工智能。通过本课程的 学习，读者可以了解Python开发环境构建、Python基础、 网络爬虫的数据采集、深度学习BP神经网络、卷积神经网 络、循环神经网络、遗传算法和进化策略等。本课程理论 与实践并重，配套教学视频，知识体系完整全面，读者通 过本教程的学习可以构建属于自己的深度学习知识体系， 了解人工智能的发展趋势和新技术，并可以往自己感兴趣 的方向深挖。本书可作为人工智能初学者的入门书目，也 可作为具备一定知识背景的读者的学习参考书籍。

王志立，江苏金智教育技术有限公司人工智能算法项目软件工程师，熟悉人工智能知识框架体系；曾于深信服科技股份有限公司创新研究院作为软件开发工程师参与大数据算法项目；同时在社交平台运营知识专栏“Python机器学习体系”，帮助广大读者构建属于自己的人工智能知识体系。

第1章 导论 1.1 本书学习路线 1.2 人工智能与深度学习 1.3 深度学习的算法流程 1.3.1 特征工程 1.3.2 模型评估 1.4 总结 第2章 Python开发环境搭建 2.1 Linux服务器 2.1.1 下载与安装 2.1.2 使用mobaxterm连接远程服务器 2.1.3 在服务器上安装Python开发环境 2.1.4 Jupyter Notebook的使用 2.2 Windows平台 2.2.1 下载Anaconda 2.2.2 安装配置 2.2.3 安装路径配置 2.2.4 系统环境配置 2.2.5 在Windows上使用Jupyter Notebook 2.3 使用Anaconda国内源 2.3.1 更换清华源 2.3.2 更换中科大源 2.3.3 pip设定永久阿里云源 2.4 Python虚拟环境 2.4.1 创建Python虚拟环境 2.4.2 切换虚拟环境 2.4.3 在虚拟环境中安装额外的包 2.4.4 虚拟环境的相关命令 2.5 PyCharm远程连接服务器 2.5.1 下载PyCharm专业版 2.5.2 PyCharm连接虚拟环境 2.5.3 使用screen进行任务管理 2.6 总结 第3章 Python基础 3.1 Python简介 3.2 Python初阶学习 3.2.1 变量赋值 3.2.2 标准数据类型 3.2.3 数据类型转换 3.2.4 算术运算符 3.2.5 格式化 3.3 Python进阶学习 3.3.1 循环 3.3.2 条件语句 3.3.3 文件I/O 3.3.4 异常 3.3.5 导包 3.4 Python高阶学习 3.4.1 面向过程编程 3.4.2 面向对象编程