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人工智能极简编程入门:基于Python电子书

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1382人正在读 | 0人评论 6.8

作       者:张光华,贾庸,李岩

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2019-04-01

字       数:14.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书尝试介绍一个新的学习主张,用以帮助初学者轻松而高效地入门人工智能这一专业领域,同时也可以用来衡量一个学习资源是否可以帮助初学者,轻松高效地从入门级别成长为专业的合格人才。仅凭一本书,确实很难帮助零基础、弱基础的读者入门人工智能,因此本书的作者团队准备了一套丛书“人工智能与大数据技术大讲堂”,给读者提供零基础入门人工智能的解决方案。通过该解决方案,可以帮助读者成为合格的人工智能算法工程师。即使读者最终没有完成整个丛书的学习,而是只学习了前半部分,也可以很好地理解和适应人工智能与大数据时代。 本书是“人工智能与大数据技术大讲堂”丛书中的*本书。全书贯穿“*简体验”的讲授原则,并模拟实际课堂的教学风格,通过幽默风趣的大白话语言,手把手带领读者由浅深、循序渐地行学习,让他们在身临其境的教学氛围中,轻松、愉悦地掌握人工智能技术领域的基础知识,从而跨人工智能的大门。本书的阅读门槛极低,只需要读者具备初步的数理知识和计算机操作技能即可顺利学习;本书的学习曲线非常平滑,前面章节中的知识都为后续章节的学习做好了铺垫,让读者的学习毫无障碍;本书通过“图书 视频 GitHub 微信公众号 学习管理平台 群 专业助教”的立体化学习解决方案及大量线上、线下互动,让读者可以体验到远超过同类图书的学习效果。 本书共8章。第1章给出了切实可行的学习建议;第2章介绍了发环境;第3~5章是专为人工智能和大数据而优化的知识要,手把手带领读者从零基础始学习编程;第6章与第7章从不同的角度手把手带领读者完成*简单的卷积运算(深度学习的基础算法);第8章带领读者解读一个案例中的部分源码(来自于*流行的深度学习框架TensorFlow)。 本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读,尤其适合零基础和弱基础的读者学习。阅读本书不要求读者有太多的编程基础与高等数学基础。 本书特色: 多位资深的人工智能算法工程师和研究员合力造 地平线创始人余凯等6位人工智能领域的知名专家评并推荐 新智元(全球领先的人工智能专业媒体)大力支持并推荐 “图书 36课时视频 GitHub 公众号 学习管理平台 群 专业助教”立体化学习解决方案 全面贯彻Learning by doing与Understanding by creating的学习理念 贯穿“*简体验”讲授原则,模拟实际课堂的教学风格,用幽默风趣的大白话行讲解,手把手带领读者轻松、愉悦地学习 注重初学者关怀,营造舒畅的学习体验;提供立体化解决方案;无须费时搭建环境,箱即用;对每行焦代码行了字符级趣味解读 从Python门讲起,平滑过渡到深度学习的基础算法——卷积运算,*终完成谷歌官方的图像分类与目标检测两个实战案例 业内6位大咖力荐: 全球范围内自动驾驶处理器领域的领跑者地平线创始人/CEO  余凯 领先的计算机视觉服务商Yi 创始人/CEO  张默 清华大学计算机系学术委员会主任/IEEE Fellow  孙富春 神策数据创始人/CEO  桑文锋 天津大学智能与计算学部副主任/人工智能学院院长  胡清华 新智元创始人兼CEO  杨静
【作者】
张光华  博士毕业于重庆大学和清华大学,硕士毕业于中国科学技术大学。现为中国医药教育协会智能眼科学组常委、山西智能大数据产业技术创新研究院医疗大数据研究中心主任。主要研究方向为量子微型多光谱成像技术、医学图像处理、机器学习等。已在顶级的国际会议及SCI期刊上发表了医学、图像处理和机器学习等领域的多篇论文,并参与了多项中国与欧洲的科学基金项目。 贾庸  AI精研社秘书。有多年的研发与管理经验,持续不断地追求更好的产品体验与更高的代码质量。所研发的产品GFE已被众多的全球500强企业采。 李岩  AI精研社会士。有多年的高校教学经验,擅长讲授C程序设计、C 程序设计、Java程序设计和数据结构等多门课程,教学风格颇受学生的喜爱。
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推荐序

前言

第1篇 语法篇

第1章 零基础入门AI解决方案

1.1 AI极简史(选修)

1.2 AI极简介

1.3 史上最轻松的入门AI完整解决方案

1.4 入门好资源

1.5 学习新主张(最重点)

1.6 如何使用本书(纯小白请重点阅读)

1.7 网络词汇简写与昵称

1.8 小结

第2章 环境搭建

2.1 最简体验Jupyter Notebook

2.2 Azure Notebook简介

2.3 Google Colaboratory简介

2.4 Windows下安装Anaconda

2.5 Linux下安装Anaconda

2.6 Mac下安装Anaconda

2.7 本地启动Jupyter Notebook

2.8 小结

2.9 习题

2.9.1 基础部分

第3章 零点一基础入门Python

3.1 最简体验print方法

3.2 更多print玩法

3.3 最简体验Python变量

3.4 最简体验Python列表与遍历

3.5 最简体验Python字典

3.6 项目实战:智能通讯录

3.7 分支语法if

3.8 小结

3.9 习题

3.9.1 基础部分

第4章 最简体验数字图像

4.1 最简体验像素

4.2 最简体验代码画图

4.3 点与线

4.4 高效交流,协作学习

4.5 正式认识Matplotlib

4.6 小结

4.7 习题

4.7.1 基础部分

第5章 最简体验数组

5.1 最简体验NumPy

5.2 基于数组进行画图

5.3 最简体验Figure与Axes

5.4 小结

5.5 习题

5.5.1 基础部分

第2篇 算法篇

第6章 最简体验卷积运算

6.1 最简体验维度

6.1.1 数组的形状

6.2 最简体验向量

6.3 最简体验一维卷积

6.4 卷积得到的是什么

6.5 小结

6.6 习题

6.6.1 基础部分

第7章 综合案例之滑动窗口示意图

7.1 正式认识subplots()方法

7.2 滑动窗口示意图0.1版

7.3 最常用图像元素之文本框

7.4 小结

7.5 习题

7.5.1 基础部分

第3篇 综合篇

第8章 源码解读

8.1 TensorFlow示例代码解读

8.2 源码解读

8.3 基于Notebook服务的开发环境复现

8.4 小结

8.5 习题

8.5.1 基础部分

后记

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