目錄
第1篇 程序設計基礎篇
第1章 Python及其編程環境
1.1 編程語言的發展和演進及Python的誕生
1.1.1 編程語言的發展和演進
1.1.2 Python的誕生
1.2 編程環境的設置
1.2.1 Python的下載與安裝
1.2.2 編輯並運行Python程序
第2章 編程基礎
2.1 數據類型及其表示方法
2.1.1 數據類型與字面量
2.1.2 變數及其命名規則
2.1.3 常量
2.2 字元串及其相關操作
2.2.1 字元串的定義、賦值及其不可變性
2.2.2 字元串的切片、複製
2.2.3 字元串的常用屬性和方法
2.3 運算符
2.3.1 算術運算符
2.3.2 賦值運算符
2.3.3 比較運算符與邏輯運算符
2.3.4 身份運算符
2.3.5 成員運算符
2.3.6 位運算符
2.3.7 混合運算與運算優先順序
2.4 輸入輸出體系
2.4.1 標準輸出函數print()
2.4.2 標準輸入函數input()
2.4.3 數據類型的轉換函數
2.5 Python的內部函數和庫函數
2.5.1 Python的內部函數
2.5.2 Python的庫函數
第3章 程序流程式控制制
3.1 程序邏輯與順序結構
3.1.1 演算法與流程圖
3.1.2 程序的3種結構
3.2 分支結構
3.2.1 基本分支結構
3.2.2 分支的嵌套與優化
3.2.3 結構模式匹配（適用於Python 3.10 +）
3.3 循環結構
3.3.1 for循環
3.3.2 while循環
3.3.3 循環嵌套結構
3.3.4 循環控制語句break和continue
3.4 異常處理
3.4.1 異常的概念
3.4.2 異常捕獲機制
第4章 數據容器
4.1 列表
4.1.1 列表的創建與訪問
4.1.2 列表的切片操作
4.1.3 列表的常用方法和函數
4.1.4 列表推導式
4.2 元組
4.2.1 元組的創建與訪問
4.2.2 元組的應用
4.2.3 序列解包與多變數賦值技巧
4.3 字典
4.3.1 字典的創建與特性
4.3.2 字典的基本操作
4.4 集合
4.4.1 集合的創建與特性
4.4.2 集合的基本操作
4.4.3 集合的數學運算
第2篇 程序設計提高篇
第5章 函數
5.1 函數基礎
5.1.1 函數的概念
5.1.2 函數的作用
5.1.3 自定義函數
5.1.4 函數的調用
5.1.5 返回值處理
5.2 參數傳遞
5.2.1 參數類型
5.2.2 參數傳遞的4種實現方式
5.2.3 可變參數
5.3 變數作用域
5.3.1 局部變數與全局變數
5.3.2 函數的跨文件調用
5.3.3 嵌套函數
5.4 函數式編程基礎
5.4.1 匿名函數
5.4.2 高階函數
5.5 遞歸函數
5.5.1 遞歸思維
5.5.2 遞歸函數的實現與遞推對比
5.5.3 分治演算法
5.6 生成器函數
第6章 文件操作
6.1 文件讀寫基礎
6.1.1 文件路徑與打開
6.1.2 上下文管理
6.2 文本與結構化文件處理
6.2.1 文本文件操作
6.2.2 CSV文件處理
第7章 類與面向對象程序設計
7.1 面向對象基礎
7.1.1 類與對象
7.1.2 構造方法
7.2 OOP三大支柱
7.2.1 封裝
7.2.2 繼承
7.2.3 多態
7.3 魔法方法
7.3.1 魔法方法的概念
7.3.2 對象表示與格式化魔法方法
7.3.3 比較運算與算術運算魔法方法
7.3.4 其他常用魔法方法
第8章 數據分析基礎
8.1 科學計算庫NumPy
8.1.1 數組對象NDArray
8.1.2 數組運算
8.2 數據分析庫Pandas
8.2.1 核心數據結構
8.2.2 數據清洗與預處理
8.2.3 數據統計與分析
8.3 數據可視化庫Matplotlib
8.3.1 繪圖基礎配置
8.3.2 常用醫學統計圖
第3篇 人工智慧基礎篇
第9章 機器學習
9.1 機器學習基礎
9.1.1 AI核心概念圖譜
9.1.2 機器學習工作流
9.2 經典演算法
9.2.1 回歸分析
9.2.2 分類與聚類演算法
9.3 模型評估方法
9.3.1 分類模型評估指標
9.3.2 模型泛化能力
第10章 深度學習
10.1 神經網路基礎
10.1.1 神經元與網路結構
10.1.2 神經網路訓練機制
10.2 CNN
10.2.1 CNN 核心組件原理
10.2.2 經典架構與遷移學習
10.3 深度學習的應用實例
10.3.1 MNIST手寫數字的識別
10.3.2 醫學數字成像基礎
10.3.3 深度學習影像輔助診斷
第11章 大語言模型
11.1 自然語言處理基礎
11.2 大語言模型原理
11.2.1 Transformer 架構解析
11.2.2 生成式AI
11.3 提示詞工程
11.3.1 提示詞設計策略
11.3.2 複雜推理引導
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