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Python入門到人工智能實戰(配件另行下載)
 作  者: 吳茂貴/王紅星/劉未昕/胡振興/張粵磊/張魁
 出版單位: 北京大學
 出版日期: 2020.04
 進貨日期: 2020/6/4
 ISBN: 9787301312841
 開  本: 16 開    
 定  價: 593
 售  價: 474
  會 員 價: 435
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編輯推薦:

1.找準切入點,使複雜問題簡單化:本書的講解都是從簡單實例開始,然後逐步擴展。
2.圖文並茂,使抽象問題直觀化:用圖說話,一張好圖勝過千言萬語。
3.實例說明,使抽象問題具體化:對Python及各種框架的理解和掌握離不開實戰,本書介紹了很多實例,以及對實例的後續思考等內容。


內容簡介:

《Python 入門到人工智能實戰》是針對零基礎編程學習者編寫的教程。從初學者角度出發,每章以問題為導向,輔以大量的實例,詳細地介紹了Python 基礎、機器學習,以及最好也最易學習的兩個平台PyTorch 和Keras。

  全書共20 章,包括Python 安裝配置、Python 語言基礎、流程控制語句、序列、函數、對象、文件及異常處理、數據處理和分析的重要模塊(NumPy、Pandas)、機器學習基礎、機器學習常用調優方法、神經網絡、卷積神經網絡,以及使用PyTorch、Keras 實現多個人工智能實戰案例等。書中所有知識都結合具體實例進行講解,涉及的程序代碼給出了詳細的注釋,使讀者可以輕鬆領會。


作者簡介:

吳茂貴,上海大學運籌學與控制論碩士,在BI、數據挖掘與分析、機器學習等領域有20多年的工作經驗,在Spark機器學習、TensorFlow人工智能以及神經網絡領域有大量的實踐經驗。


圖書目錄:

第1章 Python安?配置
1.1 ??:Python能??哪些优?
1.2 安?Python
1.3 配置???境
1.4 ??行Python
1.5 后?思考
1.6 小?
第2章 ?量和?据?型
2.1 ??:Python是如何定??量的
2.2 ?量
2.3 字符串
2.4 ?字与?算符
2.5 ?据?型??
2.6 注?
2.7 后?思考
2.8 小?
第3章 列表和元?
3.1 ??:如何存取更多?据
3.2 列表概述
3.3 ??列表元素的方法
3.4 ?列表?行增、?、改
3.5 ??分析列表
3.6 ??列表
3.7 生成列表
3.8 元?
3.9 后?思考
3.10 小?
第4章 if?句与循??句
4.1 ??:Python中的控制?句有何特?
4.2 if?句
4.3 循??句
4.4 后?思考
4.5 小?
第5章 字典和集合
5.1 ??:?索引不好用?怎么?
5.2 一???的字典?例
5.3 ?建和??字典
5.4 遍?字典
5.5 集合
5.6 列表、元?、字典和集合的异同
5.7 迭代器和生成器
5.8 后?思考
5.9 小?
第6章 函?
6.1 ??:如何??代?共享
6.2 ?建和?用函?
6.3 ????
6.4 返回值
6.5 ??任意?量的??
6.6 lambda函?
6.7 生成器函?
6.8 把函?放在模?中
6.9 后?思考
6.10 小?
第7章 面向?象?程
7.1 ??:如何??不重复造?子
7.2 ?与?例
7.3 ?承
7.4 把?放在模?中
7.5 ?准?
7.6 包
7.7 ?例1:使用?和包
7.8 ?例2:?行ATM机系?
7.9 后?思考
7.10 小?
第8章 文件与异常
8.1 ??:Python如何?取文件?据
8.2 基本的文件操作
8.3 目?操作
8.4 异常?理
8.5 后?思考
8.6 小?
第9章 NumPy基?
9.1 ??:?什么?NumPy是打?人工智能的一把?匙
9.2 生成NumPy??
9.3 ?取元素
9.4 NumPy的算??算
9.5 ???形
9.6 通用函?
9.7 ?播机制
9.8 后?思考
9.9 小?
第10章 Pandas基?
10.1 ??:Pandas有哪些优?
10.2 Pandas?据?构
10.3 Series
10.4 DataFrame
10.5 后?思考
10.6 小?
第11章 ?据可?化
11.1 ??:?何??Matplotlib
11.2 可?化工具Matplotlib
11.3 ?制多?子?
11.4 Seaborn?介
11.5 ?像?理与?示
11.6 Pyecharts?介
11.7 ?例:?云?
11.8 后?思考
11.9 小?
第12章 机器??基?
12.1 ??:机器??如何??
12.2 机器??常用算法
12.3 机器??的一般流程
12.4 机器??常用技巧
12.5 ?例1:机器??是如何??的
12.6 ?例2:用Scikit-Learn???信客?流失??
12.7 后?思考
12.8 小?
第13章 神?网?
13.1 ??:神?网?能代替??机器???
13.2 ??神?网?
13.3 多?神?网?
13.4 ?出?
13.5 ?失函?
13.6 正向?播
13.7 ?差反向?播
13.8 ?例:用Python??手??字的??
13.9 后?思考
13.10 小?
第14章 用PyTorch??神?网?
14.1 ?何??PyTorch
14.2 安?配置
14.3 Tensor?介
14.4 autograd机制
14.5 构建神?网?的常用工具
14.6 ?据?理工具
14.7 ?例1:用PyTorch??手??字??
14.8 ?例2:用PyTorch解?回???
14.9 小?
第15章 卷?神?网?
15.1 ??:??神?网?有哪些不足
15.2 卷?神?网?
15.3 ?例:用PyTorch完成?像??任?
15.4 后?思考
15.5 小?
第16章 提升模型性能的几种技巧
16.1 ??:?什么有些模型??了很多方法仍然效果不佳
16.2 找到合适的??率
16.3 正?化
16.4 合理的初始化
16.5 ??合适的优化器
16.6 GPU加速
16.7 后?思考
16.8 小?
第17章 Keras入?
17.1 ??:?何??Keras架构
17.2 Keras?介
17.3 Keras常用概念
17.4 Keras常用?
17.5 神?网?核心?件
17.6 Keras的??流程
17.7 ?例:Keras程序的??流程
17.8 后?思考
17.9 小?
第18章 用Keras???像??
18.1 ?例1:用自定?模型??手??字
18.2 ?例2:用???模型???像
18.3 后?思考
18.4 小?
第19章 用Keras???移??
19.1 ??:如何??小?据的?力
19.2 ?移???介
19.3 ?移??常用方法
19.4 ?例:用Keras???移??
19.5 后?思考
19.6 小?
第20章 用Keras???格?移
20.1 ??:如何捕捉?像?格
20.2 通道与?格
20.3 ?容?失与?格?失
20.4 格拉姆矩??介
20.5 ?例:用Kreras???格?移
20.6 后?思考
20.7 小?


章節試讀:

在回答這個問題之前,先看看未來的發展大勢是什麼?答案是大數據和人工智能。而Python作為人工智能的首選語言,與時俱進就是它的最大優勢。開發語言有很多,比Python 發展歷史長的也有很多,為何Python 能在大數據、人工智能方面獨占鰲頭?我們認為主要有以下原因。
(1)簡單易學。Python 是一種解釋性動態語言,易於學習,可讀性強,使用簡單,調試方便。
(2)簡單高效。Python 對數據的處理有著得天獨厚的優勢, 尤其是NumPy 模塊,在數據處理方面簡單高效,是Python 數據處理和分析的基石與靈魂。
(3)生態完備。Python 的生態非常完備,目前已廣泛應用於人工智能、雲計算開發、大數據開發、數據分析、科學運算、網站開發、爬蟲、自動化運維、自動化測試、遊戲開發等領域,而且在成千上萬的無私奉獻者的努力下,其應用領域還在不斷擴展。


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