源代码及PPT下载：https://pan.baidu.com/s/1mWa2fy457fhUXKxT-FgyPw 哈工智诚在线编程云平台：http://www.zc.airtros.com/ 《人工智能基础教程：Python篇（青少版）》以人工智能教育为主线，以Python 编程为实现手段， 辅以在线视频课程和虚拟实验室，由哈工大机器人国际创新研究院针对高中生造，适合“青少年人 工智能技术水平测试”使用，完善人工智能时代教育体系。 源代码及PPT下载：https://pan.baidu.com/s/1mWa2fy457fhUXKxT-FgyPw
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前言
第1篇 人工智能编程基础篇
第1章 初识Python
1.1 Python的前世今生
1.2 Python的优势
1.3 Python的缺陷
1.4 Ubuntu下开发环境的搭建
1.5 Windows下开发环境的搭建
1.6 Python编程入门
1.7 变量及其赋值
1.8 输入与输出
1.9 趣味练习
1.10 总结
1.11 练习
第2章 基本数据类型
2.1 分数和复数的表示
2.2 字符串
2.3 布尔型
2.4 趣味练习
2.5 总结
2.6 练习
第3章 Python的流程控制
3.1 条件控制语句
3.2 循环控制语句
3.3 案例：百钱买百鸡问题
3.4 趣味练习
3.5 总结
3.6 练习
第4章 数组操作
4.1 列表
4.2 字典
4.3 元组
4.4 排序与查找
4.5 小酌算法分析
4.6 趣味练习
4.7 总结
4.8 练习
第5章 文件操作
5.1 文件及其操作
5.2 从文件中读取数据
5.3 写数据到文件
5.4 从Web页面读数据
5.5 浅谈Python处理大数据文件
5.6 案例：计算文件中关键字出现次数
5.7 趣味练习
5.8 总结
5.9 练习
第6章 绘制需要的图表
6.1 matplotlib基础
6.2 pandas绘图基础
6.3 基本图形的绘制
6.4 绘制正弦交变电流图像
6.5 案例：统计文件字符出现频率
6.6 趣味练习
6.7 总结
6.8 练习
第7章 函数
7.1 什么是函数
7.2 为什么要使用函数
7.3 函数的创建和调用
7.4 作用域
7.5 global语句
7.6 参数
7.7 递归
7.8 模块
7.9 趣味练习
7.10 总结
7.11 练习
第8章 面向对象
8.1 面向对象与面向过程
8.2 类
8.3 面向对象编程
8.4 面向对象和面向过程的比较
8.5 总结
8.6 练习
第9章 异常
9.1 为什么要使用异常
9.2 异常的作用
9.3 异常与错误
9.4 处理异常
9.5 抛出异常
9.6 finally语句
9.7 总结
9.8 练习
第10章 集合与概率
10.1 理解Python中的集合类型
10.2 概率基础知识
10.3 贝叶斯分类
10.4 案例：线上课程分类
10.5 总结
10.6 练习
第11章 学点统计学
11.1 统计学的基本概念
11.2 假设检验
11.3 方差分析
11.4 统计回归分析
11.5 总结
11.6 练习
第12章 数据管理与分析
12.1 基于Python的数据管理与分析
12.2 数据的导入与导出
12.3 数据分析
12.4 数据可视化
12.5 总结
12.6 练习
第2篇 人工智能篇
第13章 人工智能导论
13.1 人工智能
13.2 为什么学习人工智能
13.3 人工智能的种类
13.4 人工智能的分支
13.5 加速回报定律
13.6 人工智能与伦理
13.7 图灵测试
13.8 人工智能与机器人
13.9 人工智能与Python
13.10 总结
13.11 练习
第14章 初识机器学习
14.1 机器学习的基本概念
14.2 机器学习的类型
14.3 聚类案例：K-means聚类算法
14.4 总结
14.5 练习
第15章 自然语言处理
15.1 什么是自然语言处理
15.2 文本分词
15.3 使用stemming还原词汇
15.4 基于词义的词形还原
15.5 文本分块
15.6 使用词袋模型提取词频矩阵
15.7 案例：构建一个性别识别器
15.8 总结
15.9 练习
第16章 语音识别技术
16.1 计算机感知声音
16.2 理解声音—频谱识别
16.3 语音识别原理
16.4 基于Python语音识别程序介绍
16.5 简单语义理解
16.6 总结
16.7 练习
第17章 计算机视觉
17.1 计算机视觉简介
17.2 图像的操作与处理
17.3 OpenCV的基础知识
17.4 背景差分法检测物体
17.5 利用颜色空间进行物体跟踪
17.6 人脸识别技术
17.7 总结
17.8 练习
第18章 人工神经网络
18.1 什么是人工神经网络
18.2 建立人工神经网络
18.3 训练人工神经网络
18.4 感知器
18.5 单层神经网络
18.6 多层神经网络
18.7 循环神经网络
18.8 在光学字符识别数据库中可视化字符
18.9 构建光学字符识别引擎
18.10 总结
18.11 练习
参考文献
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