Python人工智能开发从入门到精通 pdf 网盘 高速 下载地址大全 免费

"本书主要介绍了Python进行人工智能开发所需的技术、基础设施、核心理念、实施方法与流程，以及实战操作应用。 全书共分3篇。第1篇主要讲解了人工智能开发中常用Python编程语言相关入门知识，包括：第1章 关于Python与开发环境配置、第2章 Python编程基础、第3章 Python编程进阶；第2篇主要讲解了人工智能开发相关知识的应用，包括：第4章 人工智能简介、第5章 机器学习理论基础、第6章 Python机器学习常用库的应用、第7章 第一个机器学习项目、第8章 典型的机器学习算法及应用实战、第9章 深度学习算法理论、第10章 深度学习之TensorFlow；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践，包括：第11章 人工智能识万物、第3篇：第12章 人工智能知万物、第13章 人工智能绘万物。"

"Python基础篇 第1章　关于Python与开发环境配置 2 1.1 Python入门 2 1.2 Python开发环境的配置 6 新手问答 14 本章小结 14 第2章　Python编程基础 15 2.1 基础语法 15 2.2 数据类型 25 2.3 逻辑控制语句 31 2.4 函数 35 新手问答 41 小试牛刀 41 本章小结 42 第3章　Python编程进阶 43 3.1 高级变量 43 3.2 面向对象编程 57 3.3 Python模块 61 3.4 python神经网络小实例 65 新手问答 67 小试牛刀 68 本章小结 68 人工智能篇 第4章　人工智能简介 70 4.1 人工智能概述 70 4.2 人工智能崛起的三大基石 76 4.3 深度学习的重要性 86 新手问答 93 本章小结 94 第5章　机器学习理论基础 95 5.1 机器学习概述 95 5.2 机器学习的4个分支 99 5.3 评估模型指标 106 5.4 数据预处理、特征工程和特征学习 111 5.5 过拟合与欠拟合 113 5.6 机器学习通用工作流程 116 新手问答 118 小试牛刀 118 本章小结 120 第6章　Python机器学习常用库的应用 121 6.1 NumPy—基础科学计算库 121 6.2 Pandas—数据分析的利器 146 6.3 Matplotlib—画出优美的图形 173 6.4 scikit-learn—非常流行的Python机器学习库 188 新手问答 193 小试牛刀 193 本章小结 194 第7章　第一个机器学习项目 195 7.1 入门项目简介 195 7.2 数据导入 197 7.3 数据探索 199 7.4 数据可视化 204 7.5 算法评估 209 7.6 预测实施 212 新手问答 213 小试牛刀 213 本章小结 214 第8章　典型的机器学习算法及应用实战 215 8.1 k-近邻算法 215 8.2 朴素贝叶斯分类算法 224 8.3 支持向量机 235 8.4 PCA算法 244 8.5 k-均值算法 254 新手问答 262 小试牛刀 263 本章小结 264 第9章　深度学习算法理论 265 9.1 深度学习基础 265 9.2 神经网络 274 9.3 卷积神经网络 284 9.4 循环神经网络 289 新手问答 299 小试牛刀 300 本章小结 302 第10章　深度学习之TensorFlow 303 10.1 主流的深度学习框架 303 10.2 TensorFlow环境搭建 307 10.3 TensorFlow基本知识 310 10.4 TensorFlow编程准备 315 10.5 TensorFlow基本开发步骤 342 10.6 TensorFlow的可视化 348 新手问答 353 小试牛刀 353 本章小结 354 实战案例篇 第11章　人工智能识万物 356 11.1 卷积神经网络的前世今生 356 11.2 如何构建更深的神经网络 369 11.3 神经网络的可迁移性 414 新手问答 430 本章小结 430 第12章　人工智能知万物 431 12.1 区域卷积神经网络 431 12.2 快速区域卷积神经网络 433 12.3 更快区域卷积神经网络 434 12.4 YOLO网络 440 本章小结 466 第13章　人工智能绘万物 467 13.1 神经艺术风格迁移 468 13.2 基于TensorFlow的图像风格化实现 473 新手问答 478 本章小结 478 参考文献 479"

"杨 柳，博士，重庆邮电大学专任教师。长期从事软件开发相关教学活动，具有丰富的Python人工智能开发经验。主要研究方向为物联网、数据分析、人工智能等。发表SCI论文9篇，主持国家级纵向课题1项、省部级纵向课题1项，参与省部级纵向课题多项。 郭 坦，博士，重庆邮电大学专任教师。主要研究方向为计算机视觉、模式识别、以及机器学习等。发表SCI/EI论文12篇，其中第一作者论文8篇，申请国家发明专利6项，主持和主研国家级及省部级课题6项。 鲁银芝，硕士，长江师范学院专任教师。长期从事智能信息处理方面教学和实践活动指导，并具有相关硬件开发经验。精通Python编程，在人工智能、机器学习方面，具有丰富的相关实践经验。主要研究方向为传感信号分析与处理、传感信息挖掘、人工智能应用开发等。"

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