人工智能基礎(chǔ)教程：Python篇（青少版）

定　價(jià)：￥49.80

作　者：	丁亮，姜春茂，于振中
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去

ISBN：	9787302516491	出版時(shí)間：	2019-02-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	327	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人工智能基礎(chǔ)教程：Python篇（青少版）》全書(shū)分為2篇—人工智能編程基礎(chǔ)篇、人工智能篇。人工智能編程基礎(chǔ)篇包括：初識(shí)Python、基本數(shù)據(jù)類型、Python的流程控制、數(shù)組操作、文件操作、繪制需要的圖表、函數(shù)、面向?qū)ο?、異常、集合與概率、學(xué)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)管理與分析；人工智能篇包括人工智能導(dǎo)論、初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本教程是以人工智能為主線，融合學(xué)科特點(diǎn)進(jìn)行編程能力的培養(yǎng)。讀者可以通過(guò)本教程結(jié)合我們開(kāi)發(fā)的在線編程平臺(tái)完成課程內(nèi)容和輔助內(nèi)容的學(xué)習(xí)。也可在后期以我們自主開(kāi)發(fā)的機(jī)器人為載體，進(jìn)行進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)人工智能的實(shí)驗(yàn)。本書(shū)每章都配備了相關(guān)練習(xí)，幫助讀者鞏固所學(xué)習(xí)的知識(shí)。本書(shū)不僅講解了人工智能基礎(chǔ)，還包括了入門(mén)Python編程的必要知識(shí)?？梢宰鳛楦咧猩n程教材，也可作為青少年自學(xué)人工智能基礎(chǔ)和Python編程基礎(chǔ)的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　丁亮，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授、博士生導(dǎo)師，國(guó)家優(yōu)秀青年基金獲得者，哈工大機(jī)器人（合肥）國(guó)際創(chuàng)新研究院科研副院長(zhǎng)。姜春茂，博士，哈爾濱師范大學(xué)教授，機(jī)器人教育專家，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員，黑龍江軟件學(xué)會(huì)常務(wù)理事，哈工大機(jī)器人（合肥）國(guó)際創(chuàng)新研究院研發(fā)副總師。于振中，博士，哈工大機(jī)器人集團(tuán)高級(jí)副總裁，工業(yè)機(jī)器人事業(yè)部董事長(zhǎng)，哈工大機(jī)器人（合肥）國(guó)際創(chuàng)新研究院執(zhí)行院長(zhǎng)。

圖書(shū)目錄

第1 篇人工智能編程基礎(chǔ)篇
第1 章初識(shí)Python
1.1 Python 的前世今生
1.2 Python 的優(yōu)勢(shì)
1.3 Python 的缺陷
1.4 Ubuntu 下開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建
1.5 Windows 下開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建
1.6 Python 編程入門(mén)
1.7 變量及其賦值
1.8 輸入與輸出
1.9 趣味練習(xí)
1.10 總結(jié)
1.11 練習(xí)
第2 章基本數(shù)據(jù)類型
2.1 分?jǐn)?shù)和復(fù)數(shù)的表示
2.2 字符串
2.3 布爾型
2.4 趣味練習(xí)
2.5 總結(jié)
2.6 練習(xí)
第3 章 Python 的流程控制
3.1 條件控制語(yǔ)句
3.2 循環(huán)控制語(yǔ)句
3.3 案例：百錢(qián)買(mǎi)百雞問(wèn)題
3.4 趣味練習(xí)
3.5 總結(jié)
3.6 練習(xí)
第4 章數(shù)組操作
4.1 列表
4.2 字典
4.3 元組
4.4 排序與查找
4.5 小酌算法分析
4.6 趣味練習(xí)
4.7 總結(jié)
4.8 練習(xí)
第5 章文件操作
5.1 文件及其操作
5.2 從文件中讀取數(shù)據(jù)
5.3 寫(xiě)數(shù)據(jù)到文件
5.4 從Web 頁(yè)面讀數(shù)據(jù)
5.5 淺談Python 處理大數(shù)據(jù)文件
5.6 案例：計(jì)算文件中關(guān)鍵字出現(xiàn)次數(shù)
5.7 趣味練習(xí)
5.8 總結(jié)
5.9 練習(xí)
第6 章繪制需要的圖表
6.1 matplotlib 基礎(chǔ)
6.2 pandas 繪圖基礎(chǔ)
6.3 基本圖形的繪制
6.4 繪制正弦交變電流圖像
6.5 案例：統(tǒng)計(jì)文件字符出現(xiàn)頻率
6.6 趣味練習(xí)
6.7 總結(jié)
6.8 練習(xí)
第7 章函數(shù)
7.1 什么是函數(shù)
7.2 為什么要使用函數(shù)
7.3 函數(shù)的創(chuàng)建和調(diào)用
7.4 作用域
7.5 global 語(yǔ)句
7.6 參數(shù)
7.7 遞歸
7.8 模塊
7.9 趣味練習(xí)
7.10 總結(jié)
7.11 練習(xí)
第8 章面向?qū)ο?br /> 8.1 面向?qū)ο笈c面向過(guò)程
8.2 類
8.3 面向?qū)ο缶幊?br /> 8.4 面向?qū)ο蠛兔嫦蜻^(guò)程的比較
8.5 總結(jié)
8.6 練習(xí)
第9 章異常
9.1 為什么要使用異常
9.2 異常的作用
9.3 異常與錯(cuò)誤
9.4 處理異常
9.5 拋出異常
9.6 finally 語(yǔ)句
9.7 總結(jié)
9.8 練習(xí)
第10 章集合與概率
10.1 理解Python 中的集合類型
10.2 概率基礎(chǔ)知識(shí)
10.3 貝葉斯分類
10.4 案例：線上課程分類
10.5 總結(jié)
10.6 練習(xí)
第11 章學(xué)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)
11.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念
11.2 假設(shè)檢驗(yàn)
11.3 方差分析
11.4 統(tǒng)計(jì)回歸分析
11.5 總結(jié)
11.6 練習(xí)
第12 章數(shù)據(jù)管理與分析
12.1 基于Python 的數(shù)據(jù)管理與分析
12.2 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出
12.3 數(shù)據(jù)分析
12.4 數(shù)據(jù)可視化
12.5 總結(jié)
12.6 練習(xí)
第2 篇人工智能篇
第13 章人工智能導(dǎo)論
13.1 人工智能
13.2 為什么學(xué)習(xí)人工智能
13.3 人工智能的種類
13.4 人工智能的分支
13.5 加速回報(bào)定律
13.6 人工智能與倫理
13.7 圖靈測(cè)試
13.8 人工智能與機(jī)器人
13.9 人工智能與Python
13.10 總結(jié)
13.11 練習(xí)
第14 章初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)
14.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
14.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的類型
14.3 聚類案例：K-means 聚類算法
14.4 總結(jié)
14.5 練習(xí)
第15 章自然語(yǔ)言處理
15.1 什么是自然語(yǔ)言處理
15.2 文本分詞
15.3 使用stemming 還原詞匯
15.4 基于詞義的詞形還原
15.5 文本分塊
15.6 使用詞袋模型提取詞頻矩陣
15.7 案例：構(gòu)建一個(gè)性別識(shí)別器
15.8 總結(jié)
15.9 練習(xí)
第16 章語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)
16.1 計(jì)算機(jī)感知聲音
16.2 理解聲音—頻譜識(shí)別
16.3 語(yǔ)音識(shí)別原理
16.4 基于Python 語(yǔ)音識(shí)別程序介紹
16.5 簡(jiǎn)單語(yǔ)義理解
16.6 總結(jié)
16.7 練習(xí)
第17 章計(jì)算機(jī)視覺(jué)
17.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)簡(jiǎn)介
17.2 圖像的操作與處理
17.3 OpenCV 的基礎(chǔ)知識(shí)
17.4 背景差分法檢測(cè)物體
17.5 利用顏色空間進(jìn)行物體跟蹤
17.6 人臉識(shí)別技術(shù)
17.7 總結(jié)
17.8 練習(xí)
第18 章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.1 什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.2 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.3 訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.4 感知器
18.5 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.6 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.8 在光學(xué)字符識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中可視化字符
18.9 構(gòu)建光學(xué)字符識(shí)別引擎
18.10 總結(jié)
18.11 練習(xí)
參考文獻(xiàn)