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人工智能與PYTHON程序設(shè)計(jì) 版權(quán)信息
- ISBN：9787300326887
- 條形碼：9787300326887 ; 978-7-300-32688-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
人工智能與PYTHON程序設(shè)計(jì) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書是中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院精心打造的一本精品教材，適合作為大學(xué)理工科專業(yè)的通識(shí)課程教材。本書在內(nèi)容編排上，既希望能把人工智能專業(yè)的學(xué)生引入人工智能大門，為后續(xù)課程奠定初步的理論基礎(chǔ)和程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，也希望能為整個(gè)理工科相關(guān)專業(yè)的學(xué)生普及人工智能的思維方式和基礎(chǔ)工具。本書初稿已在中國(guó)人民大學(xué)試用3年多時(shí)間，獲得了師生的普遍認(rèn)可。
本書內(nèi)容共分為14章，包括Python編程基礎(chǔ)、Python編程進(jìn)階、人工智能概述、人工智能實(shí)踐4個(gè)模塊。其中，Python編程基礎(chǔ)包括 Python的基本語(yǔ)法、程序控制結(jié)構(gòu)和組合數(shù)據(jù)類型；Python編程進(jìn)階包括面向?qū)ο缶幊、?shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化；人工智能概述在簡(jiǎn)單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)流程的基礎(chǔ)上，基于numpy實(shí)現(xiàn)線性回歸和邏輯斯蒂回歸；人工智能實(shí)踐在介紹PyTorch平臺(tái)編程的基礎(chǔ)上，圍繞計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理介紹RNN和CNN的基本原理及基于PyTorch的實(shí)踐。
人工智能與PYTHON程序設(shè)計(jì) 目錄
第1章 緒論 1.1 人工智能 1.2 計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言 1.3 Python編程語(yǔ)言 1.4 習(xí)題 第2章 Python基本語(yǔ)法 2.1 Python版“Hello, World”程序 2.2 變量與賦值 2.3 Python語(yǔ)言基本數(shù)據(jù)類型 2.4 表達(dá)式與運(yùn)算符 2.5 輸入輸出與文件讀寫 2.6 習(xí)題 第3章 Python程序的控制結(jié)構(gòu) 3.1 分支結(jié)構(gòu)：if語(yǔ)句 3.2 循環(huán)結(jié)構(gòu)：for語(yǔ)句和while 語(yǔ)句 3.3 異常處理 3.4 函數(shù)的定義與調(diào)用 3.5 習(xí)題 第4章 Python組合數(shù)據(jù)類型 4.1 概述 4.2 列表 4.3 集合 4.4 字典 4.5 列表推導(dǎo)式 4.6 函數(shù)式編程 4.7 習(xí)題 第5章 Python面向?qū)ο缶幊?5.1 面向?qū)ο缶幊毯?jiǎn)介 5.2 自定義類 5.3 屬性訪問(wèn)控制 5.4 繼承：基類和子類 5.5 多態(tài)和鴨子類型 5.6 運(yùn)算符重載 5.7 變量和對(duì)象的引用關(guān)系 5.8 可變對(duì)象和不可變對(duì)象 5.9 習(xí)題 第6章 Python數(shù)值計(jì)算 6.1 numpy庫(kù)簡(jiǎn)介 6.2 numpy數(shù)組的創(chuàng)建 6.3 numpy數(shù)組的索引和切片 6.4 numpy數(shù)組的運(yùn)算 6.5 numpy科學(xué)計(jì)算實(shí)踐 6.6 習(xí)題 第7章 Python數(shù)據(jù)可視化 7.1 pandas庫(kù)簡(jiǎn)介 7.2 pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 7.3 基于pandas的文件和數(shù)據(jù)操作 7.4 使用matplotlib庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化 7.5 使用WordCloud庫(kù)進(jìn)行文本可視化 7.6 習(xí)題 第8章 人工智能概述 8.1 人工智能的基本概念 8.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展歷史和主要進(jìn)展 8.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要應(yīng)用 8.4 習(xí)題 第9章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 9.1 背景與定義 9.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 9.3 機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的評(píng)價(jià) 9.4 習(xí)題 0章 使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 10.1 一元線性回歸模型 10.2 梯度下降算法 10.3 多元線性回歸模型 10.4 使用numpy實(shí)現(xiàn)線性回歸模型 10.5 邏輯斯蒂回歸 10.6 使用numpy實(shí)現(xiàn)邏輯斯蒂回歸模型 10.7 習(xí)題 1章 深度學(xué)習(xí)概述 11.1 人工神經(jīng)元與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 11.2 多層感知機(jī)與激活函數(shù) 11.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí) 11.4 習(xí)題 2章 PyTorch基礎(chǔ) 12.1 深度學(xué)習(xí)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(dòng)求導(dǎo) 12.5 nn工具箱 12.6 使用PyTorch實(shí)現(xiàn)線性回歸和邏輯斯蒂回歸 12.7 習(xí)題 3章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)踐 13.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述 13.2 數(shù)字圖像 13.3 圖像的卷積運(yùn)算 13.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 13.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程實(shí)踐 13.6 習(xí)題 4章 自然語(yǔ)言處理實(shí)踐 14.1 自然語(yǔ)言處理概述 14.2 文本表示 14.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 14.4 自然語(yǔ)言處理編程實(shí)踐 14.5 習(xí) 題 參考文獻(xiàn)
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人工智能與PYTHON程序設(shè)計(jì) 作者簡(jiǎn)介
文繼榮，中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院院長(zhǎng)、高瓴人工智能學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)，國(guó)家特聘專家。長(zhǎng)期從事人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究工作，研究方向包括信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型等。擔(dān)任中國(guó)人民政治協(xié)商會(huì)議北京市第十四屆委員會(huì)常務(wù)委員、中央統(tǒng)戰(zhàn)部黨外知識(shí)分子建言獻(xiàn)策專家組成員、第八屆教育部科學(xué)技術(shù)委員會(huì)委員、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)常務(wù)理事等。曾任微軟亞洲研究院高級(jí)研究員和互聯(lián)網(wǎng)搜索與挖掘組主任。 徐君，中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院教授。長(zhǎng)期從事智能信息檢索模型的研究，在本領(lǐng)域著名的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊發(fā)表論文100余篇，擔(dān)任信息檢索和人工智能領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議SIGIR、NeurIPS的領(lǐng)域主席，重要期刊ACM TIST和JASIST編委。講授“人工智能與Python程序設(shè)計(jì)”“智能信息檢索”等課程。
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