《Python Web深度學習》首先闡釋了機器學習的基礎知識，重點是深度學習和神經網絡的相關知識，以及它們的常見變體，並介紹了如何將它們集成到Web中。

●第1篇 Web和人工智能
第1章 人工智能簡介和機器學習基礎
1.1 人工智能及其類型簡介
1.1.1 影響人工智能推進的因素
1.1.2 數據
1.1.3 算法的進步
1.1.4 硬件的進步
1.1.5 高性能計算的大眾化
1.2 機器學習——流行的人工智能形式
1.3 關於深度學習
1.4 人工智能、機器學習和深度學習之間的關繫
1.5 機器學習基礎知識
1.5.1 機器學習的類型
1.5.2 監督學習
1.5.3 無監督學習
1.5.4 強化學習
1.5.5 半監督學習
1.6 必要的術語
1.6.1 訓練集、測試集和驗證集
1.6.2 偏差和方差
1.6.3 過擬合和欠擬合
1.6.4 訓練誤差和泛化誤差
1.7 機器學習的標準工作流程
1.7.1 數據檢索
1.7.2 數據準備
1.7.3 建立模型
1.7.4 模型對比與選擇
1.7.5 部署和監控
1.8 融合AI之前和之後的Web應用
1.8.1 聊天機器人
1.8.2 Web分析
1.8.3 垃圾郵件過濾
1.8.4 搜索引擎
1.9 知名Web-AI企業以及它們正在做的工作
1.9.1 Google
1.9.2 Facebook
1.9.3
1.10 小結
第2篇 使用深度學習進行Web開發
第2章 使用Python進行深度學習
2.1 揭開神經網絡的神秘面紗
2.1.1 人
2.1.2 線詳解
2.1.3 非線詳解
2.1.4 神經網絡的輸入和輸出層
2.1.5 梯度下降和反向傳播
2.2 不同類型的神經網絡
2.2.1 卷積神經網絡
2.2.2 循環神經網絡
2.3 Jupyter Notebook初探
2.3.1 安裝Jupyter Notebook
2.3.2 驗證安裝
2.3.3 使用Jupyter Notebook
2.4 設置基於深度學習的雲環境
2.4.1 設置AWS EC2 GPU深度學習環境
2.4.2 Crestle上的深度學習
……
第3章 創建第一個深度學習Web應用程序
第4章 TensorFlow.js入門
第3篇 使用不同的深度學習API進行Web開發
第5章 通過API進行深度學習
第6章 使用Python在Google雲平臺上進行深度學習
第7章 使用Python在AWS上進行深度學習
第8章 使用Python在Microsoft Azure上進行深度學習
第4篇 生產環境中的深度學習——智能Web應用程序開發
第9章 支持深度學習的網站的通用生產框架
第10章 使用深度學習繫統保護Web應用程序
第11章 自定義Web深度學習生產環境
第12章 使用深度學習API和客服聊天機器人創建端到端Web應用程序
附錄A Web+深度學習的成功案例和新興領域

本書詳細闡述了與Pvthon Web相關的基本解決方案，主要包括人工智能簡介和機器學習基礎、使用Python進行深度學習、創建第一個深度學習Web應用程序、TensorFlow.js入門、通過API進行深度學習、使用Python在Google雲平臺上進行深度學習、使用Python在AWS上進行深度學習、使用Python在Microsoft Azure上講行深度學習、支持深度學習的網站的通用生產框架、使用深度學習繫統保護Web應用程序、自定義Web深度學習生產環境、使用深度學習API和客服聊天機器人創建端到端Web應用程序等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。