通过学习本书提供的500多个实际示例，读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook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，读者将能够处理第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IBM Watson 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。读者还将直接或间接使用基于云的服务，如Twitter、Google Translate、IBM Watson、Microsoft Azure、OpenMapQuest、PubNub等。通过学习本书提供的500多个实际示例，读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook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，读者将能够处理第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IBM Watson 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。读者还将直接或间接使用基于云的服务，如Twitter、Google Translate、IBM Watson、Microsoft Azure、OpenMapQuest、PubNub等。通过学习本书提供的500多个实际示例，读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook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，读者将能够处理第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IBM Watson 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。读者还将直接或间接使用基于云的服务，如Twitter、Google Translate、IBM Watson、Microsoft Azure、OpenMapQuest、PubNub等。通过学习本书提供的500多个实际示例，读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook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，读者将能够处理第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IBM Watson 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。读者还将直接或间接使用基于云的服务，如Twitter、Google Translate、IBM Watson、Microsoft Azure、OpenMapQuest、PubNub等。通过学习本书提供的500多个实际示例，读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook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，读者将能够处理第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IBM Watson 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。读者还将直接或间接使用基于云的服务，如Twitter、Google Translate、IBM Watson、Microsoft Azure、OpenMapQuest、PubNub等。

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