《Python人工智慧開發從入門到精通》是2020年北京大學出版社出版的圖書，作者是楊柳、郭坦、魯銀芝。
基本介紹
- 書名：Python人工智慧開發從入門到精通
- 作者：楊柳
魯銀芝
郭坦 - 出版社：北京大學出版社
- ISBN：9787301313039
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《Python人工智慧開發從入門到精通》主要介紹了Python進行人工智慧開發所需的技術、基礎設施、核心理念、實施方法與流程，以及實戰操作套用。
全書共分3篇。1篇主要講解了人工智慧開發中常用Python程式語言相全催關入門知識，包括：1章 關於Python與開發環境配置、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慧開寒組希促發相關刪廈悼知識的套用，包括：第4章 人工智慧簡介、第5章 機器學習理論基礎、第6章 Python機器學習常用庫的套用、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套用實戰、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，以神經網路在計算機視覺問題中的重要套用為線索，介紹深度學習人工智慧技術在計算機視覺任務中的實踐，包括：第11章 人工智慧識萬物、第3篇：第12章 人工智慧知萬物、第13章 人工智慧繪萬物。
圖書目錄
Python基礎篇
第1章 關於Python與開發環境配置 2
1.1 Python入門 2
1.2 Python開發環境的配置 6
新手問答 14
本章小結 14
第2章 Python編程基戒判籃礎 15
2.1 基礎語法 15
2.2 數據類型 25
2.3 邏輯控制語句 31
2.4 函式 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 高級變數 43
3.2 面向對象編程 57
3.3 Python模組 61
3.4 python神經網路小實例 65
新手問答 67
小試牛刀 68
本章小結 68
人工智慧篇
第4章 人工智慧簡介 70
4.1 人工智慧概述 70
4.2 人工智慧崛起的三大基石 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 數據預處理、特徵工程和特徵學習 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機器學習常用庫的套用 121
6.1 NumPy—基礎科學計算庫 121
6.2 Pandas—數據分析的利器 146
6.3 Matplotlib—畫出優美的圖形 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 數據導入 197
7.3 數據探索 199
7.4 數據可視化 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套用實戰 215
8.1 k-近鄰算法 215
8.2 樸素貝葉斯分類算法充承囑 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 神經網路 274
9.3 卷積神經網路 284
9.4 循環神經網路 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
實戰案例篇
第11章 再檔翻嫌人工智慧識萬物地淚達 356
11.1 卷積神經網路的前世今生 356
11.2 如何構建更深的神經網路 369
11.3 神經網路的可遷移性 414
新手問答 430
本章小結 430
第12章 人工智慧知萬物 431
12.1 區域卷積神經網路 431
12.2 快速區域卷積神經網路 433
12.3 更快區域卷積神經網路 434
12.4 YOLO網路 440
本章小結 466
第13章 人工智慧繪萬物 467
13.1 神經藝術風格遷移 468
13.2 基於TensorFlow的圖像風格化實現 473
新手問答 478
本章小結 478
參考文獻 479
作者簡介
《Python人工智慧開發從入門到精通》主要介紹了Python進行人工智慧開發所需的技術、基礎設施、核心理念、實施方法與流程，以及實戰操作套用。
全書共分3篇。1篇主要講解了人工智慧開發中常用Python程式語言相關入門知識，包括：1章 關於Python與開發環境配置、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慧開發相關知識的套用，包括：第4章 人工智慧簡介、第5章 機器學習理論基礎、第6章 Python機器學習常用庫的套用、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套用實戰、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，以神經網路在計算機視覺問題中的重要套用為線索，介紹深度學習人工智慧技術在計算機視覺任務中的實踐，包括：第11章 人工智慧識萬物、第3篇：第12章 人工智慧知萬物、第13章 人工智慧繪萬物。
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 數據導入 197
7.3 數據探索 199
7.4 數據可視化 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套用實戰 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 神經網路 274
9.3 卷積神經網路 284
9.4 循環神經網路 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
實戰案例篇
第11章 人工智慧識萬物 356
11.1 卷積神經網路的前世今生 356
11.2 如何構建更深的神經網路 369
11.3 神經網路的可遷移性 414
新手問答 430
本章小結 430
第12章 人工智慧知萬物 431
12.1 區域卷積神經網路 431
12.2 快速區域卷積神經網路 433
12.3 更快區域卷積神經網路 434
12.4 YOLO網路 440
本章小結 466
第13章 人工智慧繪萬物 467
13.1 神經藝術風格遷移 468
13.2 基於TensorFlow的圖像風格化實現 473
新手問答 478
本章小結 478
參考文獻 479
作者簡介
《Python人工智慧開發從入門到精通》主要介紹了Python進行人工智慧開發所需的技術、基礎設施、核心理念、實施方法與流程，以及實戰操作套用。
全書共分3篇。1篇主要講解了人工智慧開發中常用Python程式語言相關入門知識，包括：1章 關於Python與開發環境配置、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慧開發相關知識的套用，包括：第4章 人工智慧簡介、第5章 機器學習理論基礎、第6章 Python機器學習常用庫的套用、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套用實戰、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，以神經網路在計算機視覺問題中的重要套用為線索，介紹深度學習人工智慧技術在計算機視覺任務中的實踐，包括：第11章 人工智慧識萬物、第3篇：第12章 人工智慧知萬物、第13章 人工智慧繪萬物。
