人工智能发展历程
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一门研究如何让机器智能的学科，其发展历程可以追溯至上世纪50年代。以下是AI发展史的主要里程碑事件：
1956年：第一个人工智能会议在美国达特茅斯学院召开。
1957年：JohnMcCarthy提出了“人工智能”这个词。
1958年：JohnMcCarthy发明了LISP（ListProcessingLanguage），成为AI领域中最重要的编程语言之一。
1966年：ELIZA程序问世，可以与人类进行对话，被称为“第一代聊天机器人”。
1970年代：出现了专家系统，这是一种基于规则的AI系统，在医学、法律等领域得到了广泛应用。
1980年代：神经网络技术开始兴起，它模拟人类大脑的结构和功能，并可用于图像识别、语音识别等领域。
1990年代：机器学习技术逐渐成熟，包括支持向量机、随机森林等算法，它可以自动学习和改进AI系统的性能。
2000年代：出现了深度学习技术，可以让AI系统处理更加复杂的问题。同时，大数据和云计算技术也为AI的发展提供了支持。
2010年代：AI技术得到大规模应用，包括人脸识别、自动驾驶、智能音箱等领域，AI开始改变人们的生活和工作方式。
人工智能的第一本书籍《python神经网络编程》PDF版 拿走不谢
《Python神经网络编程》首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。
第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识.
第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。
第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在RaspberryPi上工作。
本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考，也适合对人工智能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。
目录第1章神经网络如何工作001
1.1尺有所短，寸有所长001
1.2一台简单的预测003
1.3分类器与预测器并无太大差别008
1.4训练简单的分类011
1.5有时候一个分类器不足以求解问题020
1.6神经元——大自然的计算机器024
1.7在神经网络中追踪信号033
1.8凭心而论，矩阵乘法大有用途037
1.9使用矩阵乘法的三层神经网络示例043
1.10学习来自多个节点的权重051
1.11多个输出节点反向传播误差053
1.12反向传播误差到更多层中054
1.13使用矩阵乘法进行反向传播误差058
1.14我们实际上如何更新权重061
1.15权重更新成功范例077
1.16准备数据078
第2章使用Python进行DIY083
2.1Python083
2.2交互式Python=IPython084
2.3优雅地开始使用Python085
2.4使用Python制作神经网络105
2.5手写数字的数据集MNIST121
第3章趣味盎然153
3.1自己的手写数字153
3.2神经网络大脑内部156
3.3创建新的训练数据：旋转图像160
3.4结语164
附录A微积分简介165
A.1一条平直的线166
A.2一条斜线168
A.3一条曲线170
A.4手绘微积分172
A.5非手绘微积分174
A.6无需绘制图表的微积分177
A.7模式180
A.8函数的函数182
附录B使用树莓派来工作186
B.1安装IPython187
B.2确保各项工作正常进行193
B.3训练和测试神经网络194
B.4树莓派成功了195
内容截图上述所有高清图片已打包整理好，获取方式如下
获取方式：
三连+私我“Python”获取~