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  • Python入門到人工智能實戰 吳茂貴 等 編 專業辭典專業科技 新華
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    628-912
    【優惠價】
    393-570
    【作者】 吳茂貴 
    【出版社】北京大學出版社 
    【ISBN】9787301312841
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    ISBN編號:9787301312841
    書名:Python入門到人工智能實戰 Python入門到人工智能實戰
    作者:吳茂貴

    代碼:79
    開本:16開
    是否是套裝:否

    出版社名稱:北京大學出版社

        
        
    "

    Python入門到人工智能實戰

    作  者: 吳茂貴 等 編
    size="731x8"
    定  價: 79
    size="731x8"
    出?版?社: 北京大學出版社
    size="731x8"
    出版日期: 2020年04月01日
    size="731x8"
    頁  數: 320
    size="731x8"
    裝  幀: 平裝
    size="731x8"
    ISBN: 9787301312841
    size="731x8"
    目錄
    ●章 Python安裝配置
    1.1 問題:Python能帶來哪些優勢
    1.2 安裝Python
    1.3 配置開發環境
    1.4 試運行Python
    1.5 後續思考
    1.6 小結
    第2章 變量和數據類型
    2.1 問題:Python是如何定義變量的
    2.2 變量
    2.3 字符串
    2.4 數字與運算符
    2.5 數據類型轉換
    2.6 注釋
    2.7 後續思考
    2.8 小結
    第3章 組
    3.1 問題:如何存取更多數據
    3.2 列表概述
    3.3 訪素的方法
    3.4 對列表進行增、刪、改
    3.5 統計分析列表
    3.6 組織列表
    3.7 生成列表
    3組
    3.9 後續思考
    3.10 小結
    第4章 if語句與循環語句
    4.1 問題:Python中的控制語句有何特點
    4.2 if語句
    4.3 循環語句
    4.4 後續思考
    4.5 小結
    第5章 字典和集合
    5.1 問題:當索引不好用時怎麼辦
    5.2 一個簡單的字典實例
    5.3 創建和維護字典
    5.4 遍歷字典
    5.5 集合
    5.6 組、字典和集合的異同
    5.7 迭代器和生成器
    5.8 後續思考
    5.9 小結
    第6章 函數
    6.1 問題:如何實現代碼共享
    6.2 創建和調用函數
    6.3 傳遞參數
    6.4 返回值
    6.5 傳遞任意數量的參數
    6.6 lambda函數
    6.7 生成器函數
    6.8 把函數放在模塊中
    6.9 後續思考
    6.10 小結
    第7章 面向對像編程
    7.1 問題:如何實現不重復造輪子
    7.2 類與實例
    7.3 繼承
    7.4 把類放在模塊中
    7.5 標準庫
    7.6 包
    7.7 實例1:使用類和包
    7.8 實例2:銀行ATM機繫統
    7.9 後續思考
    7.10 小結
    第8章 文件與異常
    8.1 問題:Python如何獲取文件數據
    8.2 基本的文件操作
    8.3 目錄操作
    8.4 異常處理
    8.5 後續思考
    8.6 小結
    第9章 NumPy基礎
    9.1 問題:為什麼說NumPy是打開人工智能的一把鑰匙
    9.2 生成NumPy數組
    9.3素
    9.4 NumPy的算術運算
    9.5 數組變形
    9.6 通用函數
    9.7 廣播機制
    9.8 後續思考
    9.9 小結
    0章 Pandas基礎
    10.1 問題:Pandas有哪些優勢
    10.2 Pandas數據結構
    10.3 Series
    10.4 DataFrame
    10.5 後續思考
    10.6 小結
    1章 數據可視化
    11.1 問題:為何選擇Matplotlib
    11.2 可視化工具Matplotlib
    11.3 繪制多個子圖
    11.4 Seaborn簡介
    11.5 圖像處理與顯示
    11.6 Pyecharts簡介
    11.7 實例:詞雲圖
    11.8 後續思考
    11.9 小結
    2章 機器學習基礎
    12.1 問題:機器學習如何學習
    12.2 機器學習常用算法
    12.3 機器學習的一般流程
    12.4 機器學習常用技巧
    12.5 實例1:機器學習是如何學習的
    12.6 實例2:用Scikit-Learn實現電信客戶流失預測
    12.7 後續思考
    12.8 小結
    3章 神經網絡
    13.1 問題:神經網絡能代替傳統機器學習嗎
    13.2 單層神經網絡
    13.3 多層神經網絡
    13.4 輸出層
    13.5 損失函數
    13.6 正向傳播
    13.7 誤差反向傳播
    13.8 實例:用Python實現手寫數字的識別
    13.9 後續思考
    13.10 小結
    4章 用PyTorch實現神經網絡
    14.1 為何選擇PyTorch
    14.2 安裝配置
    14.3 Tensor簡介
    14.4 autograd機制
    14.5 構建神經網絡的常用工具
    14.6 數據處理工具
    14.7 實例1:用PyTorch實現手寫數字識別
    14.8 實例2:用PyTorch解決回歸問題
    14.9 小結
    5章 卷積神經網絡
    15.1 問題:傳統神經網絡有哪些不足
    15.2 卷積神經網絡
    15.3 實例:用PyTorch完成圖像識別任務
    15.4 後續思考
    15.5 小結
    6章 提升模型性能的幾種技巧
    16.1 問題:為什麼有些模型嘗試了很多方法仍然效果不佳
    16.2 找到合適的學習率
    16.3 正則化
    16.4 合理的初始化
    16.5 選擇合適的優化器
    16.6 GPU加速
    16.7 後續思考
    16.8 小結
    7章 Keras入門
    17.1 問題:為何選擇Keras架構
    17.2 Keras簡介
    17.3 Keras常用概念
    17.4 Keras常用層
    17.5 神經網絡核心組件
    17.6 Keras的開發流程
    17.7 實例:Keras程序的開發流程
    17.8 後續思考
    17.9 小結
    8章 用Keras實現圖像識別
    18.1 實例1:用自定義模型識別手寫數字
    18.2 實例2:用預訓練模型識別圖像
    18.3 後續思考
    18.4 小結
    9章 用Keras實現遷移學習
    19.1 問題:如何發揮小數據的潛力
    19.2 遷移學習簡介
    19.3 遷移學習常用方法
    19.4 實例:用Keras實現遷移學習
    19.5 後續思考
    19.6 小結
    第20章 用Keras實現風格遷移
    20.1 問題:如何捕捉圖像風格
    20.2 通道與風格
    20.3 內容損失與風格損失
    20.4 格拉姆矩陣簡介
    20.5 實例:用Kreras實現風格遷移
    20.6 後續思考
    20.7 小結
    內容虛線

    內容簡介

    size="789x11"

    《Python入門到人工智能實戰》是針對零基礎編程學習者編寫的教程。從初學者角度出發,每章以問題為導向,輔以大量的實例,詳細地介紹了Python基礎、機器學習,以及優選也很易學習的兩個平臺PyTorch和Keras。 全書共20章,包括Python安裝配置、Python語言基礎、流程控制語句、序列、函數、對像、文件及異常處理、數據處理和分析的重要模塊(NumPy、Pandas)、機器學習基礎、機器學習常用調優方法、神經網絡、卷積神經網絡,以及使用PyTorch、Keras實現多個人工智能實戰案例等。書中所有知識都結合具體實例進行講解,涉及的程序代碼給出了詳細的注釋,使讀者可以輕松領會。

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