本書巧妙地將Python語言與人工智慧知識結合在一起進行編排，使讀者既能全面學習Python程式設計語言，又能系統瞭解人工智慧基本原理並深入掌握人工智慧特別是新一代人工智慧關鍵技術，同時配有豐富的教學案例和前沿熱點應用，每一個知識點都有對應Python語言實現。 全書共分為9章。第1章主要講解人工智慧的發展歷史、驅動因素以及關鍵技術等。第2章為Python程式設計語言，系統介紹Python的語法規則、資料類型、程式結構及檔操作和圖形化程式設計等。第3章為概率統計基礎，是人工智慧的理論基礎。第4章為**化方法，解釋人工智慧演算法本質問題。第5章深度學習與神經網路是本書的重點章節，該章對當前基於深度學習的多層神經網路，如卷積神經網路、遞迴/迴圈神經網路、長短期記憶神經網路等進行全面、深入的講解。第6章TensorFlow深度學習，重點介紹深度學習開源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow開發和部署各種深度學習模型。第7章資料獲取與資料集製作，詳細介紹如何通過網路爬蟲等方法從互聯網上搜集資料並製作成資料集。第8章詳細闡述如何利用GPU平行計算設備和CUDA程式設計來加速人工智慧深度學習的模型訓練。第9章精心挑選了7個人工智慧實驗案例，包括資料智慧分析、視頻圖像智慧理解、自然語言處理等各個方面，從簡到難，可以作本書配套的實驗教學內容。 本書可作為人工智慧、電腦、電子資訊、智慧科學與技術、資料科學與大資料、機器人工程等專業的高年級本科生以及研究生的學習用書，也可作為從事人工智慧研究與開發的科研人員、工程技術人員及智慧應用愛好者的參考書籍。