漫画学人工智能(Python版)

"表达生动：对于理论知识，本书主要通过通俗易懂的语言和图表来讲解，回避过多的公式。 代码为主：Python代码在表达能力上比公式更具体，比语言更精确，因此本书有大量代码，不仅可以帮助读者理解，而且可以提高读者的编程能力。 知识完备：人工智能领域涉及的知识相当多，本书选择了其中颇为重要、基础的知识，而且均从基础讲起，包括重要的机器学习入门知识、编程算法，不需要其他资料作为预备读物。"

人工智能的时代已经到来。中国的青少年需要学会用人工智能的语言来理解世界，用人工智能的思想来创造世界。本书主要介绍如何使用Python来学习和应用人工智能算法。
全书知识体系完备，首先讲解了基础编程知识和Python语言特性；其次讲解了如何处理数据，如何分析和观察数据；最后讲解了若干机器学习算法，并拓展介绍了深度学习和强化学习的入门知识。
本书有代码仓库，可供人工智能课程的中小学老师，以及对人工智能感兴趣的业余爱好者参考使用。

"表达生动：对于理论知识，本书主要通过通俗易懂的语言和图表来讲解，回避过多的公式。 代码为主：Python代码在表达能力上比公式更具体，比语言更精确，因此本书有大量代码，不仅可以帮助读者理解，而且可以提高读者的编程能力。 知识完备：人工智能领域涉及的知识相当多，本书选择了其中颇为重要、基础的知识，而且均从基础讲起，包括重要的机器学习入门知识、编程算法，不需要其他资料作为预备读物。"

第1章 编程环境介绍和安装
1.1 什么是Python
1.2 为什么用Python来学习人工智能
1.3 Anaconda环境的安装
1.4 Jupyter Notebook的界面和基本使用
1.5 本章小结

第2章 Python基础
2.1 掌握第一个命令：print
2.2 数学运算
2.3 变量
2.4 数据类型
2.5 函数
2.6 类
2.7 练习
2.8 本章小结

第3章 循环语句、条件语句和二分搜索算法
3.1 逻辑值和判断条件
3.2 循环语句和列表
3.3 二分搜索算法
3.4 练习
3.5 本章小结

第4章 递归算法和快速排序
4.1 再谈列表
4.2 选择排序
4.3 递归算法
4.4 快速排序
4.5 练习
4.6 本章小结

第5章 字典和广度优先搜索
5.1 什么是字典
5.2 字典的排序
5.3 广度优先搜索
5.4 练习
5.5 本章小结

第6章 集合和贪心算法
6.1 什么是集合
6.2 组合
6.3 贪心算法
6.4 练习
6.5 本章小结

第7章 数组和向量化计算
7.1 一维数组
7.2 二维数组
7.3 数组操作
7.4 向量化计算
7.5 练习
7.6 本章小结

第8章 随机和模拟
8.1 什么是随机事件
8.2 模拟掷骰子
8.3 模拟扔硬币
8.4 练习
8.5 本章小结

第9章 数据可视化
9.1 可视化目标和类型
9.2 matplotlib绘图基础
9.3 交互式绘图模块
9.4 练习
9.5 本章小结

第10章 文件读取和数据分析
10.1 什么是数据分析
10.2 文件读取
10.3 一元统计分析
10.4 二元统计分析
10.5 练习
10.6 本章小结

第11章 最优化方法
11.1 什么是最优化
11.2 梯度下降算法
11.3 遗传算法
11.4 练习
11.5 本章小结论

第12章 机器学习基础
12.1 什么是机器学习
12.2 有监督学习
12.3 无监督学习
12.4 强化学习
12.5 本章小结

第13章 感知机分类器
13.1 什么是分类器
13.2 什么是感知机分类器
13.3 感知机分类器是如何训练权重的
13.4 练习
13.5 本章小结

第14章 逻辑回归分类器
14.1 什么是逻辑回归分类器
14.2 什么是损失函数
14.3 逻辑回归分类器是如何训练权重的
14.4 分类器的评估方法
14.5 练习
14.6 本章小结

第15章 线性回归和评估
15.1 什么是线性回归
15.2 线性回归的评估方法
……