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深度學(xué)習(xí)
漫畫學(xué)人工智能(PYTHON版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121465468
- 條形碼：9787121465468 ; 978-7-121-46546-8
- 裝幀：平塑勒
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
漫畫學(xué)人工智能(PYTHON版) 本書特色
表達(dá)生動：對于理論知識，本書主要通過通俗易懂的語言和圖表來講解，回避過多的公式。 代碼為主：Python代碼在表達(dá)能力上比公式更具體，比語言更精確，因此本書有大量代碼，不僅可以幫助讀者理解，而且可以提高讀者的編程能力。 知識完備：人工智能領(lǐng)域涉及的知識相當(dāng)多，本書選擇了其中頗為重要、基礎(chǔ)的知識，而且均從基礎(chǔ)講起，包括重要的機器學(xué)習(xí)入門知識、編程算法，不需要其他資料作為預(yù)備讀物。
漫畫學(xué)人工智能(PYTHON版) 內(nèi)容簡介
人工智能的時代已經(jīng)到來。中國的青少年需要學(xué)會用人工智能的語言來理解世界，用人工智能的思想來創(chuàng)造世界。 本書主要介紹如何使用Python 來學(xué)習(xí)和應(yīng)用人工智能算法。全書知識體系完備，主要分為三大部分。**部分講解基礎(chǔ)編程知識和Python 語言特性。第二部分講解如何處理數(shù)據(jù)，如何分析和觀察數(shù)據(jù)。第三部分講解若干機器學(xué)習(xí)算法，并拓展介紹深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的入門知識。 本書配套了代碼倉庫，可供開設(shè)人工智能課程的中小學(xué)老師，以及對人工智能感興趣的業(yè)余愛好者參考使用。
漫畫學(xué)人工智能(PYTHON版) 目錄
第1章 編程環(huán)境介紹和安裝
1.1 什么是Python
1.2 為什么用Python來學(xué)習(xí)人工智能
1.3 Anaconda環(huán)境的安裝
1.4 Jupyter Notebook的界面和基本使用
1.5 本章小結(jié)
第2章 Python基礎(chǔ)
2.1 掌握**個命令：print
2.2 數(shù)學(xué)運算
2.3 變量
2.4 數(shù)據(jù)類型
2.5 函數(shù)
2.6 類
2.7 練習(xí)
2.8 本章小結(jié)
第3章 循環(huán)語句、條件語句和二分搜索算法
3.1 邏輯值和判斷條件
3.2 循環(huán)語句和列表
3.3 二分搜索算法
3.4 練習(xí)
3.5 本章小結(jié)
第4章 遞歸算法和快速排序
4.1 再談列表
4.2 選擇排序
4.3 遞歸算法
4.4 快速排序
4.5 練習(xí)
4.6 本章小結(jié)
第5章 字典和廣度優(yōu)先搜索
5.1 什么是字典
5.2 字典的排序
5.3 廣度優(yōu)先搜索
5.4 練習(xí)
5.5 本章小結(jié)
第6章 集合和貪心算法
6.1 什么是集合
6.2 組合
6.3 貪心算法
6.4 練習(xí)
6.5 本章小結(jié)
第7章 數(shù)組和向量化計算
7.1 一維數(shù)組
7.2 二維數(shù)組
7.3 數(shù)組操作
7.4 向量化計算
7.5 練習(xí)
7.6 本章小結(jié)
第8章 隨機和模擬
8.1 什么是隨機事件
8.2 模擬擲骰子
8.3 模擬扔硬幣
8.4 練習(xí)
8.5 本章小結(jié)
第9章 數(shù)據(jù)可視化
9.1 可視化目標(biāo)和類型
9.2 matplotlib繪圖基礎(chǔ)
9.3 交互式繪圖模塊
9.4 練習(xí)
9.5 本章小結(jié)
第10章 文件讀取和數(shù)據(jù)分析
10.1 什么是數(shù)據(jù)分析
10.2 文件讀取
10.3 一元統(tǒng)計分析
10.4 二元統(tǒng)計分析
10.5 練習(xí)
10.6 本章小結(jié)
第11章 *優(yōu)化方法
11.1 什么是*優(yōu)化
11.2 梯度下降算法
11.3 遺傳算法
11.4 練習(xí)
11.5 本章小結(jié)論
第12章 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
12.1 什么是機器學(xué)習(xí)
12.2 有監(jiān)督學(xué)習(xí)
12.3 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
12.4 強化學(xué)習(xí)
12.5 本章小結(jié)
第13章 感知機分類器
13.1 什么是分類器
13.2 什么是感知機分類器
13.3 感知機分類器是如何訓(xùn)練權(quán)重的
13.4 練習(xí)
13.5 本章小結(jié)
第14章 邏輯回歸分類器
14.1 什么是邏輯回歸分類器
14.2 什么是損失函數(shù)
14.3 邏輯回歸分類器是如何訓(xùn)練權(quán)重的
14.4 分類器的評估方法
14.5 練習(xí)
14.6 本章小結(jié)
第15章 線性回歸和評估
15.1 什么是線性回歸
15.2 線性回歸的評估方法
目錄 IX
15.3 線性回歸是如何訓(xùn)練權(quán)重的
15.4 練習(xí)
15.5 本章小結(jié)
第16章 聚類算法和應(yīng)用
16.1 什么是聚類
16.2 什么是K-means聚類算法
16.3 如何實現(xiàn)K-means聚類算法
16.4 練習(xí)
16.5 本章小結(jié)
第17章 深度學(xué)習(xí)和框架
17.1 什么是深度學(xué)習(xí)
17.2 深度學(xué)習(xí)框架PyTorch
17.3 PyTorch的安裝
17.4 PyTorch基礎(chǔ)
17.4.1 向量
17.4.2 自動梯度計算
17.5 練習(xí)
17.6 本章小結(jié)
第18章 基于PyTorch的線性回歸和邏輯回歸
18.1 基于PyTorch的線性回歸
18.2 基于PyTorch的邏輯回歸
18.3 練習(xí)
18.4 本章小結(jié)
第19章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19.1 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19.2 基于PyTorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19.3 練習(xí)
19.4 本章小結(jié)
第20章 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖片問題
20.1 用DNN判斷手寫數(shù)字
20.2 用DNN判斷服飾類型
20.3 用CNN判斷服飾類型
20.4 本章小結(jié)
第21章 用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理文本問題
21.1 獨熱編碼
21.2 文本的基本處理
21.3 用DNN判斷文本類別
21.4 用RNN判斷文本類別
21.5 本章小結(jié)
第22章 強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
22.1 強化學(xué)習(xí)的基本概念
22.2 Q學(xué)習(xí)的思想
22.3 在一維空間中尋寶
22.4 本章小結(jié)
第23章 強化學(xué)習(xí)探索二維世界
23.1 二維格子世界的問題
23.2 環(huán)境模塊gym
23.3 基于Q學(xué)習(xí)的二維格子世界
23.4 本章小結(jié)
第24章 人工智能的下一步和學(xué)習(xí)資源
24.1 人工智能的前沿進展
24.2 人工智能的未來
24.3 生活中的人工智能工具
24.4 學(xué)習(xí)資源
24.4.1 出版讀物
24.4.2 網(wǎng)絡(luò)課
24.4.3 微信公眾號
1.1 什么是Python
1.2 為什么用Python來學(xué)習(xí)人工智能
1.3 Anaconda環(huán)境的安裝
1.4 Jupyter Notebook的界面和基本使用
1.5 本章小結(jié)
第2章 Python基礎(chǔ)
2.1 掌握**個命令：print
2.2 數(shù)學(xué)運算
2.3 變量
2.4 數(shù)據(jù)類型
2.5 函數(shù)
2.6 類
2.7 練習(xí)
2.8 本章小結(jié)
第3章 循環(huán)語句、條件語句和二分搜索算法
3.1 邏輯值和判斷條件
3.2 循環(huán)語句和列表
3.3 二分搜索算法
3.4 練習(xí)
3.5 本章小結(jié)
第4章 遞歸算法和快速排序
4.1 再談列表
4.2 選擇排序
4.3 遞歸算法
4.4 快速排序
4.5 練習(xí)
4.6 本章小結(jié)
第5章 字典和廣度優(yōu)先搜索
5.1 什么是字典
5.2 字典的排序
5.3 廣度優(yōu)先搜索
5.4 練習(xí)
5.5 本章小結(jié)
第6章 集合和貪心算法
6.1 什么是集合
6.2 組合
6.3 貪心算法
6.4 練習(xí)
6.5 本章小結(jié)
第7章 數(shù)組和向量化計算
7.1 一維數(shù)組
7.2 二維數(shù)組
7.3 數(shù)組操作
7.4 向量化計算
7.5 練習(xí)
7.6 本章小結(jié)
第8章 隨機和模擬
8.1 什么是隨機事件
8.2 模擬擲骰子
8.3 模擬扔硬幣
8.4 練習(xí)
8.5 本章小結(jié)
第9章 數(shù)據(jù)可視化
9.1 可視化目標(biāo)和類型
9.2 matplotlib繪圖基礎(chǔ)
9.3 交互式繪圖模塊
9.4 練習(xí)
9.5 本章小結(jié)
第10章 文件讀取和數(shù)據(jù)分析
10.1 什么是數(shù)據(jù)分析
10.2 文件讀取
10.3 一元統(tǒng)計分析
10.4 二元統(tǒng)計分析
10.5 練習(xí)
10.6 本章小結(jié)
第11章 *優(yōu)化方法
11.1 什么是*優(yōu)化
11.2 梯度下降算法
11.3 遺傳算法
11.4 練習(xí)
11.5 本章小結(jié)論
第12章 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
12.1 什么是機器學(xué)習(xí)
12.2 有監(jiān)督學(xué)習(xí)
12.3 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
12.4 強化學(xué)習(xí)
12.5 本章小結(jié)
第13章 感知機分類器
13.1 什么是分類器
13.2 什么是感知機分類器
13.3 感知機分類器是如何訓(xùn)練權(quán)重的
13.4 練習(xí)
13.5 本章小結(jié)
第14章 邏輯回歸分類器
14.1 什么是邏輯回歸分類器
14.2 什么是損失函數(shù)
14.3 邏輯回歸分類器是如何訓(xùn)練權(quán)重的
14.4 分類器的評估方法
14.5 練習(xí)
14.6 本章小結(jié)
第15章 線性回歸和評估
15.1 什么是線性回歸
15.2 線性回歸的評估方法
目錄 IX
15.3 線性回歸是如何訓(xùn)練權(quán)重的
15.4 練習(xí)
15.5 本章小結(jié)
第16章 聚類算法和應(yīng)用
16.1 什么是聚類
16.2 什么是K-means聚類算法
16.3 如何實現(xiàn)K-means聚類算法
16.4 練習(xí)
16.5 本章小結(jié)
第17章 深度學(xué)習(xí)和框架
17.1 什么是深度學(xué)習(xí)
17.2 深度學(xué)習(xí)框架PyTorch
17.3 PyTorch的安裝
17.4 PyTorch基礎(chǔ)
17.4.1 向量
17.4.2 自動梯度計算
17.5 練習(xí)
17.6 本章小結(jié)
第18章 基于PyTorch的線性回歸和邏輯回歸
18.1 基于PyTorch的線性回歸
18.2 基于PyTorch的邏輯回歸
18.3 練習(xí)
18.4 本章小結(jié)
第19章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19.1 理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19.2 基于PyTorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
19.3 練習(xí)
19.4 本章小結(jié)
第20章 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖片問題
20.1 用DNN判斷手寫數(shù)字
20.2 用DNN判斷服飾類型
20.3 用CNN判斷服飾類型
20.4 本章小結(jié)
第21章 用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理文本問題
21.1 獨熱編碼
21.2 文本的基本處理
21.3 用DNN判斷文本類別
21.4 用RNN判斷文本類別
21.5 本章小結(jié)
第22章 強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
22.1 強化學(xué)習(xí)的基本概念
22.2 Q學(xué)習(xí)的思想
22.3 在一維空間中尋寶
22.4 本章小結(jié)
第23章 強化學(xué)習(xí)探索二維世界
23.1 二維格子世界的問題
23.2 環(huán)境模塊gym
23.3 基于Q學(xué)習(xí)的二維格子世界
23.4 本章小結(jié)
第24章 人工智能的下一步和學(xué)習(xí)資源
24.1 人工智能的前沿進展
24.2 人工智能的未來
24.3 生活中的人工智能工具
24.4 學(xué)習(xí)資源
24.4.1 出版讀物
24.4.2 網(wǎng)絡(luò)課
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漫畫學(xué)人工智能(PYTHON版) 作者簡介
肖凱，支付寶（中國）網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司，大安全事業(yè)部機器智能部數(shù)據(jù)技術(shù)專家，負(fù)責(zé)人工智能算法在風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用落地。除從事人工智能研究外，還在業(yè)余時間進行青少年人工智能科普教育。
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