面向数字化时代高等学校计算机系列教材.大数据与人工智能-Python与人工智能编程:基础与实验

本书主要面向Python编程零基础初学者，将基 础知识归纳为5部分： Python编程基础、重要的第 三方库、机器学习基础与Scikit-learn框架、深度 学习基础与PyTorch框架、基于大语言模型的自然 语言处理编程。 本书具有实例丰富、操作性强、简单易学等特 点。为了有效提升初学者的人工智能编程能力，强 调“做中学”，将5部分基础知识设计成26个上机实 验，同时为每个实验部分安排实验作业，便于读者 对人工智能基础知识的理解和掌握。 本书可作为高等院校计算机类相关专业的“人 工智能”等课程的教材，也可作为感兴趣读者的自 学读物，还可作为相关行业技术人员的参考用书。

资源下载 第1部分 Python编程基础 实验1 集成开发环境的安装及Jupyter Notebook的使用 1.1 下载Anaconda安装包 1.2 Anaconda的安装步骤 1.3 Jupyter Notebook的使用教程 实验作业 实验2 基础语法 2.1 Python的语法基础 2.1.1 注释 2.1.2 代码缩进 2.1.3 代码编码规范 2.2 保留字与标识符 2.2.1 保留字 2.2.2 标识符 2.3 变量 2.4 基本数据类型 2.4.1 数字类型 2.4.2 布尔类型 2.4.3 字符串类型 2.4.4 Python字符串的格式化输出 2.4.5 数据类型转换 2.5 运算符 2.5.1 算术运算符 2.5.2 赋值运算符 2.5.3 比较(关系)运算符 2.5.4 逻辑运算符 2.5.5 运算符的优先级 2.6 Python的6种基本数据结构 2.6.1 列表创建 2.6.2 列表索引、切片和遍历 2.6.3 列表的函数与方法 2.7 基本的输入和输出函数 2.7.1 使用input()函数输入 2.7.2 使用print()函数输出 2.8 Python模块和包 2.9 Python文件操作 实验作业 实验3 Python控制语句与程序调试 3.1 控制语句 3.2 程序调试 实验作业 实验4 函数与异常处理 4.1 函数的创建和调用 4.1.1 创建函数 4.1.2 调用函数 4.2 参数传递 4.2.1 形式参数和实际参数 4.2.2 位置参数 4.2.3 关键字参数