清华大学出版社
本书围绕Python在人工智能领域的应用进行组织，内容上尽可能涵盖从Python到人工智能应用的各个主要方面。全书共12章，分为4部分：第1部分（第1章）介绍人工智能的概念、发展历史及应用方向；第2部分（第2～4章）介绍Python的基础知识、数据处理方法及相关的库；第3部分（第5～6章）介绍人工智能数学基础和常用算法；第4部分（第7～12章）通过应用实践案例，介绍运用Python开发人工智能实践项目的步骤和方法。每章都附有拓展延伸部分和习题，拓展延伸部分介绍相关的拓展知识或阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可以作为高等院校计算机、人工智能及相关专业Python人工智能或机器学习课程的教材，也可作为对人工智能和Python感兴趣人员的自学参考用书。
more>前言人工智能已经给人类社会和生活带来了变化，尤其在计算机视觉和数据挖掘、自然语言理解、语音识别等领域取得了显著进展。Python语言的易学易用以及丰富的开源库，使其在人工智能领域有着广泛的应用。本书内容紧跟人工智能主流技术，采用Python作为编程载体，在介绍人工智能数学基础和常用算法的基础上，突出基于Python的人工智能实践项目应用，提供了多个典型人工智能算法的完整实战项目。全书共12章，分为4部分：第1部分包括第1章，介绍人工智能技术，包括人工智能的概念、发展历史及应用方向和场景，同时还提供了“聊天机器人”项目的初体验。让读者对人工智能的应用有感性认识。第2部分包括第2～4章，介绍Python编程基础知识以及与人工智能应用密切相关的科学计算库（NumPy）、数据分析库（pandas）、可视化库（Matplotlib）等。第3部分包括5～6章，介绍人工智能的数学基础和人工智能的常用算法。数学基础方面具体介绍了线性代数、概率论、最优化问题，在介绍数学知识的同时结合其在人工智能方面的应用。常用算法方面介绍了机器学习的典型算法以及训练过程中的超参数、验证集等概念，还给出了模式识别的基本步骤和框架。第4部分包括第7～12章，按照每章一个人工智能的实战项目，与人工智能的常用算法对应。其中第12章的人脸关键点检测项目，使用了当前流行的深度学习目标检测算法。本书主要由北京联合大学梁爱华和王雪峤编写，倪景秀参与了本书的编写工作。其中，第1、4、7～12章由梁爱华编著，第2～3章由倪景秀编著，第5～6章由王雪峤编著，付博闻负责了第12章的大部分编著工作，并提供了人脸关键点检测项目的实验支持。全书由梁爱华负责统稿和校订，王雪峤和倪景秀参与了校对，梁爱华基于本教材的课件进行了教学实践。本书是北京市教育科学规划一般课题（深度学习视角下混合式教学设计与实践——以通识Python程序设计课为例，CDDB21201）的研究成果。本书提供全套教学课件、源代码、课后习题答案、配套实验项目、教学计划及学时分配建议。配套资源可通过清华大学出版社官网下载或与编者联系索取。在本书编写过程中，编者始终以科学严谨的态度，力求精益求精，但限于编者水平，书中难免有错误和疏漏之处，恳请读者批评和指正。编者2022年5月
more>课件下载样章下载暂无网络资源扫描二维码下载APP了解更多版权图片链接