本书中绪论介绍人工智能的概念、特征、发展历史及人工智能、机器学习、深度学习的关系。Python基础：介绍开发环境，包括元组、列表、字典、集合，模块和函数，科学计算库NumPy，数据分析工具Pandas,数据可视化，面向对象编程、Python的GUI程序设计及Python的数据库编程。有监督学习算法：K近邻算法、逻辑回归、决策树、支持向量机等。无监督学习算法：K均值算法、基于密度的扫描聚类、高斯聚类模型、主成分分析。集成学习算法：非强依赖的Bagging和随机森林算法及强依赖的Boosting算法(着重讲解XGBoost算法)。神经网络和深度学习：神经网络的基本概念和深度学习基础。并列题名：Fundamentals of artificial intelligence with Python programming eng