本书共6章，采用由浅入深的逻辑架构：从AI基本概念、三要素(数据/算法/算力)及技术发展历程入手，搭建宏观认知框架；详细讲解基于Anaconda、PyCharm、TensorFlow的开发环境配置，解决零基础入门障碍；深入解析Python三大工具库(NumPy、Pandas、Matplotlib)在数据处理与可视化中的应用；通过鸢尾花分类、糖尿病预测等典型案例，完整呈现机器学习全流程与关键技术；系统讲解CNN、RNN/LSTM等深度学习模型原理，基于TensorFlow框架解决梯度消失、过拟合等实际问题；最后通过猫狗分类、手写数字识别等项目，实战演练迁移学习、数据增强等计算机视觉核心技术。