人工智能创新实践教程--聚文网

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内容简介

本书主要内容分为三部分，逐步引导学生由浅入深、由简到难地学习。第一部分是环境基础教学，包括第1、2章，分别是实验环境搭建和Python编程语言基础；第二部分是机器学习，包括第3～11章，详细介绍了机器学习的核心算法原理及相关实战案例，如利用隐形眼镜数据集构建随机森林模型来预测适合客户的隐形眼镜类型、基于朴素贝叶斯分类算法实现年收入预测、采用支持向量机算法预测泰坦尼克号人员存活率；第三部分是深度学习，包括第12～16章，重点介绍深度学习基础知识和不同经典网络原理及相关实战案例，如利用卷积神经网络模型实现手写数字识别、采用VGG16模型实现天气识别，以人工智能的示范应用来启发学生进一步进行深化研究。
本书提供课程资源包，包括案例源代码、课件PPT等。
本书面向具有人工智能技术需求的相关专业学生，按照初学者的学习思维与人工智能的特点及规律进行设计，科学布局并合理规划课程路线，紧密结合机器学习与深度学习发展历程，并将陈述性理论知识穿插于技能训练中。
本书可作为高等院校计算机相关专业人工智能课程的教材或实践配套教材，也可作为非计算机相关专业人工智能创新实验课程和大专、培训类学校的参考书。

第一部分环境基础教学
第1章实验环境搭建 3
1.1 Anaconda的安装 3
1.2 PyCharm的安装与使用 7
1.3 包的安装 10
1.3.1 pip的安装与使用 10
1.3.2 NumPy的安装 11
1.3.3 Matplotlib的安装 11
1.3.4 Pandas的安装 12
1.4 框架搭建 13
1.4.1 PyTorch-CPU的安装 13
1.4.2 TensorFlow-CPU的安装 15
1.5 本章小结 18
1.6 本章习题 18
第2章 Python编程语言基础 19
2.1 基础语法 19
2.1.1 输入/输出函数 20
2.1.2 标识符和关键字 22
2.1.3 变量、数据类型及注释 23
……

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