《python深度學習》本書由Keras之父、現任Google人: 工智能研究員的弗朗索瓦.肖萊(Francois Chollet)執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。
關於本書
本書是為那些想要從零開始探索深度學習的人或想要拓展對深度學習的理解的人而寫的。
無論是在職的機器學習工程師、軟件開發者還是大學生，都會在本書中找到有價值的內容。
本書是對深度學習的實踐探索，避免使用數學符號，儘量用代碼片段來解釋定量概念，幫
你建立關於機器學習和深度學習核心思想的直覺。
1、書中包含 30 多個代碼示例，有詳細的註釋、實用的建議和簡單的解釋。知道這些你就可
以開始用深度學習來解決具體問題了。
2、全書代碼示例都使用 Python 深度學習框架 Keras，並用 TensorFlow 作為後端引擎。
Keras是最受歡迎且發展最快的深度學習框架之一，被廣泛推薦為上手深度學習的最佳工具。
讀完本書後，你將會充分理解什麼是深度學習、什麼時候該用深度學習，以及它的侷限性。
你將學到解決機器學習問題的標準工作流程，還會知道如何解決常見問題。你將能夠使用
Keras來解決從計算機視覺到自然語言處理等許多現實世界的問題，包括圖像識別、時間序列
預測、情感分析、圖像和文字生成等。
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另外，小編還是覺得光看書還是不大夠，又給小夥伴們準備了python學習的七大階段和視頻教程
階段一：Python基礎知識和高級特性
1、Python語法基礎
2、Python字符串解析
3、Python時間和日曆
4、Python文件操作
5、Python面向對象
6、併發編程
7、函數式編程
8、正則表達式
9、設計模式
10、排序算法
11、異常
12、模塊
階段二：Linux基礎
1、shell操作
2、系統管理
3、常用Linux命令
4、常見Linux系統
5、HDFS搭建
階段三：數據庫原理和sql優化
1、Linux下MySQL數據庫
2、數據庫設計和SQL標準
3、Python數據庫操作的庫
4、Linux下MongoDB非關係型數據庫
5、SQL優化和數據庫優化
6、ORM對象關係映射基本思想
階段四：前端web開發
1、Html
2、CSS
3、PC端頁面開發實戰流程
4、Bootstrap
5、html5和css3
6、JQuery
階段五：Python Web後端開發
1、Django 框架開發
2、Nginx配置和uWSGI部署
3、RESTful接口開發
4、Flask框架開發
5、電商平臺項目
6、BBS論壇系統
階段六：爬蟲和數據分析
1、第一個Python網絡爬蟲
2、專業HTTP分析工具Fiddler的使用
3、實際爬蟲Python編碼問題
4、urllib2 的使用TesseractOCR語言模型爬取使用帶驗證碼登錄的網站
5、Beautiful Soup
6、XPath & CSS選擇器
7、PhantomJS
8、SeleniumWebdriver
9、Scrapy大型框架使用代理服務器爬取
10、Scrapy分佈式集群多代理爬蟲Redis
11、分佈式集群Redis MongoDB在爬蟲裡的應用
12、數據分析工具與模塊
階段七：Python人工智能
1、機器學習
3、深度學習
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