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人工智慧與Python程序設計(新編21世紀人工智慧系列教材)

  • 作者：編者:文繼榮//徐君|責編:王美玲//陳怡梅
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300326887
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：282
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是中國人民大學高瓴人工智慧學院精心打造的一本精品教材，適合作為大學理工科專業的通識課程教材。本書在內容編排上，既希望能把人工智慧專業的學生引入人工智慧大門，為後續課程奠定初步的理論基礎和程序設計基礎，也希望能為整個理工科相關專業的學生普及人工智慧的思維方式和基礎工具。本書初稿已在中國人民大學試用3年多時間，獲得了師生的普遍認可。
    本書內容共分為14章，包括Python編程基礎、Python編程進階、人工智慧概述、人工智慧實踐4個模塊。其中，Python編程基礎包括Python的基本語法、程序控制結構和組合數據類型；Python編程進階包括面向對象編程、數值計算和數據可視化；人工智慧概述在簡單介紹機器學習流程的基礎上，基於numpy實現線性回歸和邏輯斯蒂回歸；人工智慧實踐在介紹PyTorch平台編程的基礎上，圍繞電腦視覺和自然語言處理介紹RNN和CNN的基本原理及基於PyTorch的實踐。
作者介紹
編者:文繼榮//徐君|責編:王美玲//陳怡梅
目錄
第1章  緒論
  1.1  人工智慧
  1.2  電腦編程語言
  1.3  Python編程語言
  1.4  習題
第2章  Python基本語法
  2.1  Python版「Hello, World」程序
  2.2  變數與賦值
  2.3  Python基本數據類型
  2.4  表達式與運算符
  2.5  輸入輸出與文件讀寫
  2.6  習題
第3章  Python的程序控制結構
  3.1  分支結構：if語句
  3.2  循環結構：for語句和while語句
  3.3  異常處理
  3.4  函數的定義與調用
  3.5  習題
第4章  Python組合數據類型
  4.1  概述
  4.2  列表
  4.3  集合
  4.4  字典
  4.5  列表推導式
  4.6  函數式編程
  4.7  習題
第5章  Python面向對象編程
  5.1  面向對象編程簡介
  5.2  自定義類
  5.3  屬性訪問控制
  5.4  繼承：基類和子類
  5.5  多態和鴨子類型
  5.6  運算符重載
  5.7  變數和對象的引用關係
  5.8  可變對象和不可變對象
  5.9  習題
第6章  Python數值計算
  6.1  numpy庫簡介
  6.2  numpy數組的創建
  6.3  numpy數組的索引和切片
  6.4  numpy數組的運算
  6.5  numpy科學計算實踐
  6.6  習題
第7章  Python數據可視化
  7.1  pandas庫簡介
  7.2  pandas的數據結構
  7.3  基於pandas的文件和數據操作
  7.4  使用matplotlib庫進行數據可視化
  7.5  使用WordCloud庫進行文本可視化
  7.6  習題

第8章  人工智慧概述
  8.1  人工智慧的基本概念
  8.2  電腦視覺的發展歷史和主要進展
  8.3  電腦視覺的典型應用
  8.4  習題
第9章  機器學習概述
  9.1  背景與定義
  9.2  機器學習的分類
  9.3  機器學習模型性能的評價
  9.4  習題
第10章  使用Python實現機器學習模型
  10.1  一元線性回歸模型
  10.2  梯度下降演算法
  10.3  多元線性回歸模型
  10.4  使用numpy實現線性回歸模型
  10.5  邏輯斯蒂回歸
  10.6  使用numpy實現邏輯斯蒂回歸模型
  10.7  習題
第11章  深度學習概述
  11.1  人工神經元與人工神經網路
  11.2  多層感知機與激活函數
  11.3  神經網路與深度學習
  11.4  習題
第12章  PyTorch基礎
  12.1  深度學習框架介紹
  12.2  PyTorch的安裝
  12.3  Tensor的概念和基本操作
  12.4  自動求導
  12.5  nn工具箱
  12.6  使用PyTorch實現線性回歸和邏輯斯蒂回歸
  12.7  習題
第13章  電腦視覺實踐
  13.1  電腦視覺概述
  13.2  數字圖像
  13.3  圖像的卷積運算
  13.4  卷積神經網路
  13.5  卷積神經網路的編程實踐
  13.6  習題
第14章  自然語言處理實踐
  14.1  自然語言處理概述
  14.2  文本表示
  14.3  循環神經網路
  14.4  自然語言處理編程實踐
  14.5  習題
參考文獻

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