●Python基礎篇章 關於Python與開發環境配置21.1Python入門21.2Python開發環境的配置6新手問答14本章小結14第2章 Python編程基礎152.1基礎語法152.2數據類型252.3邏輯控制語句312.4函數35新手問答41小試牛刀41本章小結42第3章 Python編程進階433.1不錯變量433.2面向對像編程573.3Python模塊613.4python神經網絡小實例65新手問答67小試牛刀68本章小結68 人工智能篇第4章 人工智能簡介704.1人工智能概述704.2人工智能崛起的三大基石764.3深度學習的重要性86新手問答93本章小結94第5章 機器學習理論基礎955.1機器學習概述955.2機器學習的4個分支995.3評估模型指標1065.4數據預處理、特征工程和特征學習1115.5過擬合與欠擬合1135.6機器學習通用工作流程116新手問答118小試牛刀118本章小結120第6章 Python機器學習常用庫的應用1216.1NumPy—基礎科學計算庫1216.2Pandas—數據分析的利器1466.3Matplotlib—畫出優美的圖形1736.4scikit-learn—非常流行的Python機器學習庫188新手問答193小試牛刀193本章小結194第7章 個機器學習項目1957.1入門項目簡介1957.2數據導入1977.3數據探索1997.4數據可視化2047.5算法評估2097.6預測實施212新手問答213小試牛刀213本章小結214第8章 典型的機器學習算法及應用實戰2158.1k-近鄰算法2158.2樸素貝葉斯分類算法2248.3支持向量機2358.4PCA算法2448.5k-均值算法254新手問答262小試牛刀263本章小結264第9章 深度學習算法理論2659.1深度學習基礎2659.2神經網絡2749.3卷積神經網絡2849.4循環神經網絡289新手問答299小試牛刀300本章小結3020章 深度學習之TensorFlow30310.1主流的深度學習框架30310.2TensorFlow環境搭建30710.3TensorFlow基本知識31010.4TensorFlow編程準備31510.5TensorFlow基本開發步驟34210.6TensorFlow的可視化348新手問答353小試牛刀353本章小結354 實戰案例篇1章 人工智能識萬物35611.1卷積神經網絡的前世今生35611.2如何構建更深的神經網絡36911.3神經網絡的可遷移性414新手問答430本章小結4302章 人工智能知萬物43112.1區域卷積神經網絡43112.2快速區域卷積神經網絡 43312.3更快區域卷積神經網絡43412.4YOLO網絡440本章小結4663章 人工智能繪萬物46713.1神經藝術風格遷移46813.2基於TensorFlow的圖像風格化實現473新手問答478本章小結478參考文獻479
內容簡介
《Python人工智能開發從入門到精通》主要介紹了Python進行人工智能開發所需的技術、基礎設施、核心理念、實施方法與流程，以及實戰操作應用。 全書共分3篇。1篇主要講解了人工智能開發中常用Python編程語言相關入門知識，包括：1章 關於Python與開發環境配置、第2章 Python編程基礎、第3章 Python編程進階；第2篇主要講解了人工智能開發相關知識的應用，包括：第4章 人工智能簡介、第5章 機器學習理論基礎、第6章 Python機器學習常用庫的應用、第7章 個機器學習項目、第8章 典型的機器學習算法及應用實戰、第9章 深度學習算法理論、0章 深度學習之TensorFlow；第3篇通過3個綜合案例，以神經網絡在計算機視覺問題中的重要應用為線索，介紹深度學習人工智能技術在計算機視覺任務......
