《普通人掌握人工智能：基础入门与实践指南》是一本面向非专业人士的人工智能入门书籍，旨在帮助读者理解人工智能的基本概念、原理和应用场景。本书内容涵盖了人工智能的基础理论、关键技术和应用实践，适合初学者和非专业人士阅读。
1. 人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域和发展趋势。通过实例说明人工智能在各个领域的应用，如自动驾驶、语音识别、图像处理等。
2. 基础知识：讲解计算机科学、数学、统计学等基础知识，为学习人工智能打下坚实的基础。同时，介绍人工智能的基本术语和概念，如机器学习、深度学习、神经网络等。
3. 编程基础：介绍Python编程语言，作为人工智能开发的主要工具。通过实例讲解Python的基本语法、数据结构、函数、类等编程知识，为后续深入学习人工智能提供支持。
4. 人工智能框架：介绍常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。通过实例讲解如何搭建一个简单的人工智能模型，包括数据预处理、模型训练、模型评估等步骤。
5. 机器学习算法：讲解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。通过实例讲解如何选择合适的算法解决实际问题，以及如何调整参数以达到最佳效果。
6. 深度学习：介绍深度学习的基本概念、原理和技术。通过实例讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，以及如何使用这些模型进行图像识别、语音识别等任务。
7. 实践项目：提供一些简单的实践项目，让读者动手实践所学知识。例如，使用Python实现一个简单的图像识别系统，或者使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型。
8. 常见问题解答：针对初学者在学习过程中可能遇到的问题，提供一些解决方法和建议。例如，如何处理数据不平衡问题、如何优化模型性能等。
9. 附录：提供一些额外的资源和链接，供读者进一步学习和参考。例如，推荐一些优秀的在线课程、书籍、博客等。
总之，《普通人掌握人工智能：基础入门与实践指南》旨在帮助初学者和非专业人士了解人工智能的基本概念、原理和应用场景，并通过实践项目提高自己的编程能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者可以逐步掌握人工智能的知识体系，为未来的职业发展打下坚实的基础。
