本书收集了约60道算法和程序设计题目，这些题目大部分在近年的笔试，面试中出现过，或者是被微软员工热烈讨论过。作者试图从书中各种有趣的问题出发，引导读者发现问题，分析问题，解决问题，寻找更优的解法。本书的内容分为下面几个部分：?游戏之乐：从游戏和其他有趣问题出发，化繁为简，分析总结。?数字之魅：编程的过程实际上就是和数字及字符打交道的过程。这一部分收集了一些好玩的对数字进行处理的题目。?结构之法：汇集了常见的对字符串、链表、队列，以及树等进行操作的题目。?数学之趣：列举了一些不需要写具体程序的数学问题，锻炼读者的抽象思维能力。书中绝大部分题目都提供了详细的解说。每道题目后面还有一至两道扩展问题，供读者进一步钻研。书中还讲述了面试的各种小故事，告诉读者微软需要什么样的技术人才，重视什么
全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，后对前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet。
