实用性强：本书紧密结合实际应用背景，通过深浅出的方式，引导读者逐步掌握Python在人工智能领域的实战技巧。 内容全面：全书涵盖了人工智能的多个关键领域，从基础知识到高级应用，为读者提供了一个完整的学习体系。 案例丰富：书中包含大量实战案例，这些案例不仅具有代表性，而且贴近实际应用，有助于读者更好地理解和掌握Python在人工智能中的实际应用。 易于学习：本书注重Python的简单易学特性，使读者能够轻松上手，并快速掌握Python在人工智能领域的核心知识。
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内容简介
前言
第1章 人工智能绪论
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的研究方向
1.3 三大类人工智能
1.4 人工智能的三大学派
1.5 人工智能的发展史
1.6 新一代人工智能
1.7 人工智能的关键技术
第2章 Python编程与进阶
2.1 Python特点
2.2 Python搭建环境
2.3 Jupyter Notebook的安装与使用
2.4 Python语法基础
2.5 程序控制
2.6 Python函数
2.7 Python模块
第3章 Python数学与算法
3.1 枚举算法
3.2 递推算法
3.3 模拟算法
3.4 逻辑推理
3.5 冒泡排序
3.6 选择排序
3.7 插入排序
3.8 快速排序
3.9 二分查找
3.10 勾股树
3.11 玫瑰曲线
第4章 机器学习大战
4.1 机器学习概述
4.2 监督学习
4.3 非监督学习
4.4 半监督学习
第5章 神经网络大战
5.1 深度学习
5.2 人工神经网络基础
5.3 卷积神经网络
5.4 循环神经网络
第6章 深度学习大战
6.1 TensorFlow深度学习概述
6.2 迈进TensorFlow
6.3 CTC模型及实现
6.4 BiRNN实现语音识别
6.5 自编码网络实战
6.6 生成对抗网络实战
6.7 深度神经网络实战
第7章 强化学习大战
7.1 深度强化学习的数学模型
7.2 SARSA算法
7.3 Q-Learning算法
7.4 DQN算法
第8章 人工智能大战
8.1 爬虫实战
8.2 智能聊天机器人实战
8.3 餐饮菜单推荐引擎
8.4 人脸识别
参考文献
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