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人工智慧程序設計(新工科電腦一流精品教材)

  • 作者：編者:劉洋//王棟//張平平|責編:王羽佳
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121524042
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 59.9 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著大模型及智能機器人技術的飛速發展，人工智慧在人類生產生活中發揮著越來越重要的作用。人工智慧是以模擬和擴展人類的智能和行動為目的，以現代科學和技術為手段的一門新興科技。本書從先進性和實用性出發，面向人工智慧在感知、認知、決策等方向的應用需求，從基於Python的面向對象程序設計基本語法出發，對典型人工智慧應用開發背後的理論和實現路徑進行具體介紹。全書共分為10章，主要內容包括Python簡介、Python語法與面向對象程序設計、Python人工智慧程序設計、基於語音合成技術的行程播報系統、基於強化學習的自主遊戲、基於數據挖掘的醫藥問答系統、面向無人駕駛的目標檢測、基於3D高斯濺射的三維重建系統、基於AIGC的圖像生成系統、基於大模型的具身智能系統。本書配套電子課件、程序代碼等教學資源。
    本書既可作為高等學校相關專業人工智慧程序設計課程及Python程序設計課程的基礎教材，又可供相關領域的工程技術人員學習和參考。
作者介紹
編者:劉洋//王棟//張平平|責編:王羽佳
目錄
第1章 Python簡介
  1.1 Python程序設計語言簡介
    1.1.1 Python的起源與發展
    1.1.2 Python的特點
    1.1.3 Python的廣泛應用
  1.2 Python開發環境準備
    1.2.1 安裝Python
    1.2.2 Python集成開發環境
  1.3 第一個Python程序
  思考題
第2章 Python語法與面向對象程序設計
  2.1 Python基礎語法
    2.1.1 標識符和變數
    2.1.2 行和縮進
    2.1.3 多行語句與單行多條語句
    2.1.4 註釋
    2.1.5 引號
    2.1.6 空行
  2.2 基本數據類型
    2.2.1 基本數據類型簡介
    2.2.2 運算符
    2.2.3 鍵盤輸入
    2.2.4 浮點數計算的限制
  2.3 複雜數據類型
    2.3.1 字元串
    2.3.2 列表
    2.3.3 元組
    2.3.4 集合
    2.3.5 字典
    2.3.6 序列對象與其他對象的比較
  2.4 控制語句
    2.4.1 if語句
    2.4.2 while語句
    2.4.3 for語句
    2.4.4 break語句和continue語句
    2.4.5 序列推導式
  2.5 函數
    2.5.1 函數的定義和調用
    2.5.2 命名空間和作用域
    2.5.3 可變對象和不可變對象的傳參
    2.5.4 函數參數的形式
    2.5.5 函數的不定長參數
    2.5.6 解包函數實參
    2.5.7 匿名函數
    2.5.8 函數的遞歸
    2.5.9 裝飾器
    2.5.10 函數註解
  2.6 模塊和包
    2.6.1 模塊
    2.6.2 模塊搜索路徑

    2.6.3 包
  2.7 錯誤和異常
    2.7.1 語法錯誤
    2.7.2 異常
    2.7.3 斷言
    2.7.4 拋出異常
    2.7.5 異常的處理
    2.7.6 異常鏈
    2.7.7 清理操作
  2.8 類和對象
    2.8.1 類的定義
    2.8.2 實例對象
    2.8.3 私有屬性與私有方法
    2.8.4 繼承
    2.8.5 迭代器和生成器
    2.8.6 運算符重載
  2.9 文件讀寫
  2.10 PEP編碼規範
  思考題
第3章 Python人工智慧程序設計
  3.1 人工智慧與機器學習簡介
  3.2 常見的Python人工智慧庫
    3.2.1 NumPy：Python科學計算的基石
    3.2.2 Pandas：數據處理與分析的利器
    3.2.3 Scikit-learn：機器學習的綜合性工具包
    3.2.4 PyTorch：深度學習的前沿框架
  3.3 人工智慧輔助編程工具
  思考題
第4章 基於語音合成技術的行程播報系統
  4.1 項目背景
  4.2 需求分析
  4.3 總體設計
  4.4 基於OpenVoice模型的語音合成技術
    4.4.1 基礎語音合成模塊
    4.4.2 音色轉換器
  4.5 項目實現
    4.5.1 課程表模塊設計
    4.5.2 出行建議模塊設計
    4.5.3 語音合成模塊設計
  思考題
第5章 基於強化學習的自主遊戲
  5.1 項目背景
  5.2 需求分析
    5.2.1 遊戲系統需求
    5.2.2 強化學習系統需求
  5.3 總體設計
    5.3.1 遊戲設計
    5.3.2 演算法設計
  5.4 強化學習的基本概念
    5.4.1 馬爾可夫決策過程與策略

    5.4.2 價值函數與最優策略
    5.4.3 Q-learning演算法與DQN演算法
  5.5 項目實現
    5.5.1 貪吃蛇遊戲系統實現
    5.5.2 遊戲核心邏輯
    5.5.3 畫面更新機制
  5.6 基於DQN演算法的智能體
    5.6.1 狀態建模與網路設計
    5.6.2 智能體行為實現
    5.6.3 強化學習訓練過程
  思考題
第6章 基於數據挖掘的醫藥問答系統
  6.1 項目背景
  6.2 需求分析
  6.3 總體設計
  6.4 知識圖譜和問答系統基本概念
    6.4.1 知識圖譜
    6.4.2 問答系統
  6.5 項目實現
    6.5.1 知識圖譜構建
    6.5.2 問答系統構建
    6.5.3 界面設計
  思考題
第7章 面向無人駕駛的目標檢測
  7.1 項目背景
  7.2 需求分析
  7.3 總體設計
  7.4 基於YOLOv8的目標檢測
    7.4.1 目標檢測演算法概述
    7.4.2 YOLOv8網路結構
    7.4.3 YOLOv8損失函數
  7.5 項目實現
    7.5.1 數據預處理模塊
    7.5.2 模型訓練模塊
    7.5.3 模型測試與結果展示模塊
  思考題
第8章 基於3D高斯潑濺的三維重建系統
  8.1 項目背景
  8.2 需求分析
  8.3 總體設計
    8.3.1 網路架構
    8.3.2 功能設計
  8.4 基於3DGS的三維重建
    8.4.1 三維重建方法與3DGS表示
    8.4.2 3DGS原理
    8.4.3 3DGS演算法流程
  8.5 項目實現
    8.5.1 3DGS模型及初始化
    8.5.2 高斯模型的優化與訓練
    8.5.3 前後端實現與結果展示

  思考題
第9章 基於AIGC的圖像生成系統
  9.1 項目背景
  9.2 需求分析
  9.3 總體設計
  9.4 Stable Diffusion
    9.4.1 Stable Diffusion原理
    9.4.2 Stable Diffusion文生圖技術
  9.5 項目實現
    9.5.1 QT框架實現
    9.5.2 文字表徵代碼實現
    9.5.3 圖像生成代碼實現
  思考題
第10章 基於大模型的具身智能系統
  10.1 項目背景
  10.2 需求分析
  10.3 總體設計
  10.4 具身智能和大模型
    10.4.1 具身智能
    10.4.2 大模型
  10.5 項目實現
    10.5.1 機械臂模型構建與模擬環境搭建
    10.5.2 大模型指令生成
    10.5.3 視覺識別與物體抓取
  思考題
參考文獻

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