内容简介

通过学习本书提供的500多个实际示例，你将学会使用交互式IPython解释器和JupyterNotebook并快速掌握Python编码方法。

在学习完第1~5章的Python基础知识以及第6和7章的一些关键内容之后，你将能够处理第11~16章中有关人工智能案例的重要实操内容，包括自然语言处理，用于情感分析的Twitter数据挖掘，使用IBMWatson的认知计算，利用分类和回归进行的有监督机器学习，通过聚类进行的无监督机器学习，基于深度学习和卷积神经网络的计算机视觉，基于递归神经网络的深度学习，基于Hadoop、Spark和NoSQL数据库的大数据处理，物联网等。你还将直接或间接使用基于云的服务，如Twitter、GoogleTranslate、IBMWatson、MicrosoftAzure、OpenMapQuest、PubNub等。