"本书从Python基础入手，循序渐进地讲到机器学习、深度学习等领域的算法原理和代码实现，在学习算法理论的同时也强调了代码工程能力的逐步提高。 本书共6个章，第1章从零基础介绍Python基础语法、Python数据处理库NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV的使用；第2章主要介绍机器学习算法的原理并配有代码实例，方便在理解原理的同时也能写出代码；第3章主要介绍深度学习框架TensorFlow、Keras、PyTorch的API和网络模型的搭建方法，力保读者能够掌握主流深度学习框架的使用；第4章主要介绍CNN卷积神经网络各种卷积的特性，并同时代码实战了多个经典分类网络；第5章介绍目标检测领域中多个经典算法的原理，并配套展现了代码调试的过程，将算法原理与代码进行了结合，方便更深入地理解算法原理；第6章分享深度学习项目的分析和实现过程。 本书精心设计的算法原理讲解、代码实现，不仅适合对深度学习感兴趣的初学者，同时对高校学生、教师、相关技术人员、研究人员及从事深度学习工程师都有参考价值。 "

文青山，项目经理，从事IoT、人工智能等领域的质量管理和研发工作十余年，拥有丰富的研发及团队管理经验，曾主导过CMMI3及ISO 9001质量体系认证，曾供职比亚迪、国泰安、随手科技等公司，在深度学习工程实战、软件质量管理、软件研发管理等领域拥有丰富的经验。

前言 如何学习深度学习呢？ 针对这个问题也许每个人都有不同的观点，本书编排的目录也就是笔者的学习过程。 大概是在2022年的某一天，很偶然接触到这个领域，刚开始时没有什么信心，不知自己能否入门，因为对这个领域十分陌生，听起来也非常高端，随便翻翻书，密密麻麻的数学公式看得人头晕眼花，一筹莫展。 本着复杂的知识如果工作需要，则一定要搞懂的心态，立志后坚定地开始了密集的学习，学习的过程是有点忙碌的，每天研究原理和看代码直到深夜，周末也没有休息时间。好在经过一个多月的努力，原来复杂的原理似乎懂了一些，根据原理看开源的代码也没有那么痛苦了，也可以根据工作需要修改开源的代码实现某些功能，虽然还有一点云里雾里的感觉，但至少已经迈出了重要的一步。 赶巧2022年年底在家被闭关半个月。闲着无聊突发奇想重写一些经典模型的代码，以加深对于经典算法的理解，于是完成了本书大部分代码的主体。 然后又在机缘巧合之下跟清华大学出版社的编辑加上了好友，聊着聊着就讨论到了如何学习深度学习，如何用最短的时间入门深度学习，后来也就有了写本书的想法。 因为定位零基础入门，所以从Python基础知识入手并逐步深入机器学习、卷积神经网络、目标检测等经典算法。为了更好地理解这些知识，并在学习过程中逐步提高代码编写能力，本书没有调用知名第三方库实现算法或直接解析开源代码，这是因为第三方库和开源代码往往将细节隐藏得很好，不利于初学者掌握基本原理及代码实现的技巧。本书中的每个例子的每行代码都经过测试，很有参考意义。 至于阅读本书是否需要很强的数学背景，个人感觉读者只要会...