本书按照人工智能在不同领域的研究特点，通过专项应用来研究相关技术。 全书分为11章，第1章介绍人工智能领域的基本概念，第2章说明Python语言编程工具的使用，第3章到第10章分别从应答机器人、物体识别、人脸识别、语音识别、视频识别、生成对抗神经网络、无人驾驶、区块链和大数据等方面对人工智能从原理到实战一步一步进行介绍，第11章提取了部分人工智能方面的面试题，供未来从事人工智能研究工作的读者参考。 无论读者是否从事计算机相关专业的工作，有没有过开发的经验，是否熟悉Python语言，是否想要转行从事相关的工作，均可通过本书掌握编程的技巧和Python的基本技能。

第1章 人工智能时代的开始
1.1 由机器学习到人工智能的定义
1.2 人工智能发展史
1.3 认知机器学习
1.3.1 机器学习概念
1.3.2 机器学习方式
1.4 深度学习
1.4.1 深度学习起源于感知机
1.4.2 通过激活函数实现微调
1.4.3 深度学习的输出层
1.5 人工智能相关概念
1.5.1 训练数据集
1.5.2 验证数据集
1.5.3 测试数据集
1.5.4 过拟合和欠拟合
1.6 人工智能学习方向概览
1.7 本章小结
第2章 Python语言基础介绍
2.1 Python编辑环境的搭建
2.1.1 搭建Python运行环境
2.1.2 Python环境变量的设置
2.1.3 PyCharm编辑工具的安装
2.1.4 启动PyCharm工具
2.1.5 PyCharm创建第一个Python程序
2.2 Python程序入门
2.2.1 顺序结构
2.2.2 条件分支结构
2.2.3 循环结构
2.3 Python函数功能的实现
2.4 Python数据类型的认识
2.5 Python编程逻辑实战
2.6 本章小结
第3章 应答机器人
第4章 驾驭物体识别
第5章 直击人脸识别
第6章 揭秘语音识别
第7章 聚焦视频识别
第8章 生成对抗神经网络处理图像
第9章 感知无人驾驶
第10章 区块链协同大数据
第11章 人工智能面试指导