目录

●第 1 章 机器学习 / 深度学习
1-1 何谓机器学习？
1-2 机器学习是按照什么顺序运作的？
1-3 机器学习所用数据的制作方法
1-4 机器学习的开发工具
1-5 Jupyter Notebook的使用方法
1-6 运行个别程序的方法

第 2 章 机器学习入门
2-1 实现最简单的机器学习
2-2 尝试挑战鸢尾花分类
2-3 让AI品鉴葡萄酒的美味
2-4 研究过去10年的气象数据
2-5 寻找最合适的算法与参数

第 3 章 OpenCV与机器学习—图像、视频入门
3-1 OpenCV相关
3-2 人脸识别：自动给脸部添加马赛克
3-3 文字识别：辨识手写体数字
3-4 轮廓检测：挑战从明信片上辨识邮政编码
3-5 视频分析：从视频中提取出有热带鱼的画面

第 4 章 自然语言处理
4-1 尝试辨别语言
4-2 尝试将文本分割成词
4-3 尝试将词语的含义向量化
4-4 尝试统计词语的频率
4-5 尝试自动生成文本
4-6 尝试创建聊天程序

第 5 章 深度学习（Deep Learning）
5-1 深度学习相关
5-2 TensorFlow入门
5-3 尝试使用TensorFlow进行鸢尾花分类
5-4 使用深度学习辨识手写体数字
5-5 辨识照片中的物体

第 6 章 通过机器学习让工作效率化
6-1 将机器学习导入业务系统
6-2 模型的保存与读取
6-3 实现新闻自动分类
6-4 制作可由网络访问的文章分类应用程序
6-5 使用数据库（RDBMS）进行机器学习
6-6 制作通过食物照片计算卡路里的程序

附录
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