Python人工智能開發(fā)從入門到精通

定　價：￥119.00

作　者：	楊柳，郭坦，魯銀芝著
出版社：	北京大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787301313039	出版時間：	2020-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	496	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《Python人工智能開發(fā)從入門到精通》主要介紹了Python進行人工智能開發(fā)所需的技術、基礎設施、核心理念、實施方法與流程，以及實戰(zhàn)操作應用?！∪珪卜?篇。1篇主要講解了人工智能開發(fā)中常用Python編程語言相關入門知識，包括：1章關于Python與開發(fā)環(huán)境配置、第2章 Python編程基礎、第3章 Python編程進階；第2篇主要講解了人工智能開發(fā)相關知識的應用，包括：第4章人工智能簡介、第5章機器學習理論基礎、第6章 Python機器學習常用庫的應用、第7章第一個機器學習項目、第8章典型的機器學習算法及應用實戰(zhàn)、第9章深度學習算法理論、第10章深度學習之TensorFlow；第3篇通過3個綜合案例，以神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺問題中的重要應用為線索，介紹深度學習人工智能技術在計算機視覺任務中的實踐，包括：第11章人工智能識萬物、第3篇：第12章人工智能知萬物、第13章人工智能繪萬物。

作者簡介

　　楊柳，博士，重慶郵電大學專任教師。長期從事軟件開發(fā)相關教學活動，具有豐富的Python人工智能開發(fā)經(jīng)驗。主要研究方向為物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析、人工智能等。發(fā)表SCI論文9篇，主持國家縱向課題1項、省部級縱向課題1項，參與省部級縱向課題多項。　郭坦，博士，重慶郵電大學專任教師。主要研究方向為計算機視覺、模式識別、以及機器學習等。發(fā)表SCI/EI論文12篇，其中第一作者論文8篇，申請國家發(fā)明專利6項，主持和主研國家及省部級課題6項?！◆斻y芝，碩士，長江師范學院專任教師。長期從事智能信息處理方面教學和實踐活動指導，并具有相關硬件開發(fā)經(jīng)驗。精通Python編程，在人工智能、機器學習方面，具有豐富的相關實踐經(jīng)驗。主要研究方向為傳感信號分析與處理、傳感信息挖掘、人工智能應用開發(fā)等。

圖書目錄

Python基礎篇
第1章　關于Python與開發(fā)環(huán)境配置 2
1.1 Python入門 2
1.2 Python開發(fā)環(huán)境的配置 6
新手問答 14
本章小結 14
第2章　Python編程基礎 15
2.1 基礎語法 15
2.2 數(shù)據(jù)類型 25
2.3 邏輯控制語句 31
2.4 函數(shù) 35
新手問答 41
小試牛刀 41
本章小結 42
第3章　Python編程進階 43
3.1 高級變量 43
3.2 面向對象編程 57
3.3 Python模塊 61
3.4 python神經(jīng)網(wǎng)絡小實例 65
新手問答 67
小試牛刀 68
本章小結 68

人工智能篇
第4章　人工智能簡介 70
4.1 人工智能概述 70
4.2 人工智能崛起的三大基石 76
4.3 深度學習的重要性 86
新手問答 93
本章小結 94
第5章　機器學習理論基礎 95
5.1 機器學習概述 95
5.2 機器學習的4個分支 99
5.3 評估模型指標 106
5.4 數(shù)據(jù)預處理、特征工程和特征學習 111
5.5 過擬合與欠擬合 113
5.6 機器學習通用工作流程 116
新手問答 118
小試牛刀 118
本章小結 120
第6章　Python機器學習常用庫的應用 121
6.1 NumPy—基礎科學計算庫 121
6.2 Pandas—數(shù)據(jù)分析的利器 146
6.3 Matplotlib—畫出優(yōu)美的圖形 173
6.4 scikit-learn—非常流行的Python機器學習庫 188
新手問答 193
小試牛刀 193
本章小結 194
第7章　第一個機器學習項目 195
7.1 入門項目簡介 195
7.2 數(shù)據(jù)導入 197
7.3 數(shù)據(jù)探索 199
7.4 數(shù)據(jù)可視化 204
7.5 算法評估 209
7.6 預測實施 212
新手問答 213
小試牛刀 213
本章小結 214
第8章　典型的機器學習算法及應用實戰(zhàn) 215
8.1 k-近鄰算法 215
8.2 樸素貝葉斯分類算法 224
8.3 支持向量機 235
8.4 PCA算法 244
8.5 k-均值算法 254
新手問答 262
小試牛刀 263
本章小結 264
第9章　深度學習算法理論 265
9.1 深度學習基礎 265
9.2 神經(jīng)網(wǎng)絡 274
9.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 284
9.4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 289
新手問答 299
小試牛刀 300
本章小結 302
第10章　深度學習之TensorFlow 303
10.1 主流的深度學習框架 303
10.2 TensorFlow環(huán)境搭建 307
10.3 TensorFlow基本知識 310
10.4 TensorFlow編程準備 315
10.5 TensorFlow基本開發(fā)步驟 342
10.6 TensorFlow的可視化 348
新手問答 353
小試牛刀 353
本章小結 354

實戰(zhàn)案例篇
第11章　人工智能識萬物 356
11.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的前世今生 356
11.2 如何構建更深的神經(jīng)網(wǎng)絡 369
11.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的可遷移性 414
新手問答 430
本章小結 430
第12章　人工智能知萬物 431
12.1 區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 431
12.2 快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 433
12.3 更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 434
12.4 YOLO網(wǎng)絡 440
本章小結 466
第13章　人工智能繪萬物 467
13.1 神經(jīng)藝術風格遷移 468
13.2 基于TensorFlow的圖像風格化實現(xiàn) 473
新手問答 478
本章小結 478
參考文獻 479