《Python人工智能》 杨博雄 主编,于营、肖衡、潘玉霞、高华玲、梁志勇 副主编 9787302571889 【清华大学出版社官方正版电子书】
图书简介本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用，每一个知识点都有对应Python语言实现。全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为最优化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重点章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等进行全面、深入的讲解。第6章TensorFlow深度学习，重点介绍深度学习开源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow开发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作，详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例，包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面，从简到难，可以作本书配套的实验教学内容。本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书，也可作为从事人工智能研究与开发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。编辑推荐本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、最优化方法等理论学习掌握人工智能的开发工具和方法。进而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。最后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热点应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。更多图书信息版权：清华大学出版社出版：2021-03-01作者：杨博雄主编,于营、肖衡、潘玉霞、高华玲、梁志勇副主编更新：2023-06-22书号：9787302571889中图：TP311.561学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术工学软件工程python人工智能开发
（1）深入浅出，实操性强。每一章都是以实例为主，读者可参考源代码，修改实例，切换数据源，就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。（2）专业专注，学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow等功能都很好丰富，通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉Python中库的安装及使用。本书专注的是基于Python的人工智能算法项目分析，以及在生产环境中实际用到的技术，相比大而全的书，本书能让读者尽快上手，然后投入项目开发。（3）每章都有配备“新手问答”与“小试牛刀”栏目。目的是让读者看完之后，尽快巩固知识，举一反三，学以致用。（4）零基础入门，成就从小白到大神。本书内容在写作定位上，适合零基础读者学习，然后逐步掌握相关知识技能，从而达到从入门到精通的学习效果。另外，全书在知识讲解中，都安排了丰富的实战案例，可以有效增强读者的实际动手能力。
《Python人工智能开发从入门到精通》主要介绍了Python进行人工智能开发所需的技术、基础设施、核心理念、实施方法与流程，以及实战操作应用。全书共分3篇。1篇主要讲解了人工智能开发中常用Python编程语言相关入门知识，包括：1章关于Python与开发环境配置、第2章Python编程基础、第3章Python编程进阶；第2篇主要讲解了人工智能开发相关知识的应用，包括：第4章人工智能简介、第5章机器学习理论基础、第6章Python机器学习常用库的应用、第7章个机器学习项目、第8章典型的机器学习算法及应用实战、第9章深度学习算法理论、0章深度学习之TensorFlow；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践，包括：1章人工智能识万物、第3篇：2章人工智能知万物、3章人工智能绘万物。
杨柳，博士，重庆邮电大学专任教师。长期从事软件开发相关教学活动，具有丰富的Python人工智能开发经验。主要研究方向为物联网、数据分析、人工智能等。发表SCI论文9篇，主持重量纵向课题1项、省部级纵向课题1项，参与省部级纵向课题多项。郭坦，博士，重庆邮电大学专任教师。主要研究方向为计算机视觉、模式识别、以及机器学习等。发表SCI/EI论文12篇，其中作者论文8篇，申请国家发明6项，主持和主研重量及省部级课题6项。鲁银芝，硕士，长江师范学院专任教师。长期从事智能信息处理方面教学和实践活动指导，并具有相关硬件开发经验。精通Python编程，在人工智能、机器学习方面，具有丰富的相关实践经验。主要研究方向为传感信号分析与处理、传感信息挖掘、人工智能应用开发等。
Python基础篇章关于Python与开发环境配置21.1Python入门21.2Python开发环境的配置6新手问答14本章小结14第2章Python编程基础152.1基础语法152.2数据类型252.3逻辑控制语句312.4函数35新手问答41小试牛刀41本章小结42第3章Python编程进阶433.1不错变量433.2面向对象编程573.3Python模块613.4python神经网络小实例65新手问答67小试牛刀68本章小结68人工智能篇第4章人工智能简介704.1人工智能概述704.2人工智能崛起的三大基石764.3深度学习的重要性86新手问答93本章小结94第5章机器学习理论基础955.1机器学习概述955.2机器学习的4个分支995.3评估模型指标1065.4数据预处理、特征工程和特征学习1115.5过拟合与欠拟合1135.6机器学习通用工作流程116新手问答118小试牛刀118本章小结120第6章Python机器学习常用库的应用1216.1NumPy—基础科学计算库1216.2Pandas—数据分析的利器1466.3Matplotlib—画出优美的图形1736.4scikit-learn—非常流行的Python机器学习库188新手问答193小试牛刀193本章小结194第7章个机器学习项目1957.1入门项目简介1957.2数据导入1977.3数据探索1997.4数据可视化2047.5算法评估2097.6预测实施212新手问答213小试牛刀213本章小结214第8章典型的机器学习算法及应用实战2158.1k-近邻算法2158.2朴素贝叶斯分类算法2248.3支持向量机2358.4PCA算法2448.5k-均值算法254新手问答262小试牛刀263本章小结264第9章深度学习算法理论2659.1深度学习基础2659.2神经网络2749.3卷积神经网络2849.4循环神经网络289新手问答299小试牛刀300本章小结3020章深度学习之TensorFlow30310.1主流的深度学习框架30310.2TensorFlow环境搭建30710.3TensorFlow基本知识31010.4TensorFlow编程准备31510.5TensorFlow基本开发步骤34210.6TensorFlow的可视化348新手问答353小试牛刀353本章小结354实战案例篇1章人工智能识万物35611.1卷积神经网络的前世今生35611.2如何构建更深的神经网络36911.3神经网络的可迁移性414新手问答430本章小结4302章人工智能知万物43112.1区域卷积神经网络43112.2快速区域卷积神经网络43312.3更快区域卷积神经网络43412.4YOLO网络440本章小结4663章人工智能绘万物46713.1神经艺术风格迁移46813.2基于TensorFlow的图像风格化实现473新手问答478本章小结478参考文献479
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