Python與人工智能編程-基礎與實驗 (微課視頻版) 張敏 9787302682776 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python與人工智能編程-基礎與實驗 (微課視頻版)
ISBN：9787302682776
出版社：清華大學
著編譯者：張敏
頁數：239
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1713793
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內容簡介

本書主要面向Python編程零基礎初學者，將基礎知識歸納為5部分：Python編程基礎、重要的第三方庫、機器學習基礎與Scikit-learn框架、深度學習基礎與PyTorch框架、基於大語言模型的自然語言處理編程。 本書具有實例豐富、操作性強、簡單易學等特點。為了有效提升初學者的人工智能編程能力，強調「做中學」，將5部分基礎知識設計成26個上機實驗，同時為每個實驗部分安排實驗作業，便於讀者對人工智能基礎知識的理解和掌握。 本書可作為高等院校計算機類相關專業的「人工智能」等課程的教材，也可作為感興趣讀者的自學讀物，還可作為相關行業技術人員的參考用書。

目錄

資源下載
第1部分 Python編程基礎
實驗1 集成開發環境的安裝及Jupyter Notebook的使用
1 1 下載Anaconda安裝包
1 2 Anaconda的安裝步驟
1 3 Jupyter Notebook的使用教程
實驗作業
實驗2 基礎語法
2 1 Python的語法基礎
2 1 1 註釋
2 1 2 代碼縮進
2 1 3 代碼編碼規範
2 2 保留字與標識符
2 2 1 保留字
2 2 2 標識符
2 3 變數
2 4 基本數據類型
2 4 1 數字類型
2 4 2 布爾類型
2 4 3 字元串類型
2 4 4 Python字元串的格式化輸出
2 4 5 數據類型轉換
2 5 運算符
2 5 1 算術運算符
2 5 2 賦值運算符
2 5 3 比較(關係)運算符
2 5 4 邏輯運算符
2 5 5 運算符的優先順序
2 6 Python的6種基本數據結構
2 6 1 列表創建
2 6 2 列表索引、切片和遍歷
2 6 3 列表的函數與方法
2 7 基本的輸入和輸出函數
2 7 1 使用input()函數輸入
2 7 2 使用print()函數輸出
2 8 Python模塊和包
2 9 Python文件操作
實驗作業
實驗3 Python控制語句與程序調試
3 1 控制語句
3 2 程序調試
實驗作業
實驗4 函數與異常處理
4 1 函數的創建和調用
4 1 1 創建函數
4 1 2 調用函數
4 2 參數傳遞
4 2 1 形式參數和實際參數
4 2 2 位置參數
4 2 3 關鍵字參數
4 2 4 默認參數
4 2 5 不定長參數
4 3 返回值
4 4 變數的作用域
4 4 1 局部變數
4 4 2 全局變數
4 5 匿名函數(lambda)
4 6 異常處理
4 6 1 常見異常
4 6 2 異常處理語法
實驗作業
實驗5 面向對象編程
5 1 面向對象編程概述
5 1 1 對象
5 1 2 類
5 1 3 封裝、繼承和多態
5 2 類的定義和使用
5 2 1 定義類
5 2 2 創建類實例
5 2 3 屬性
5 2 4 方法
5 2 5 封裝
5 2 6 繼承
5 2 7 多態
實驗作業
第2部分 重要的第三方庫
實驗6 NumPy基礎知識
6 1 NumPy簡介和數據類型
6 2 創建ndarray數組對象
6 2 1 使用array()函數創建NumPy數組
6 2 2 使用linspace生成等間距的一維數組
6 2 3 使用zeros()、ones()、full()、empty()函數創建NumPy數組
6 2 4 使用arange()函數創建NumPy數組
6 2 5 使用random rand()函數生成隨機數數組
6 2 6 使用asarray()函數創建NumPy數組
6 2 7 使用numpy reshape()函數改變數組形狀
實驗作業
實驗7 NumPy常用操作
7 1 數組元素操作
7 1 1 切片索引
7 1 2 高級索引
7 2 廣播機制
7 3 NumPy元素的基本操作
7 3 1 四則運算
7 3 2 冪運算和開方
7 3 3 邏輯運算
7 3 4 三角函數
7 3 5 條件表達式
實驗作業
實驗8 Pandas基礎知識
8 1 Pandas簡介
8 2 Pandas數據結構
8 2 1 一維數組Series
8 2 2 二維數組DataFrame
實驗作業
實驗9 Pandas常用操作
9 1 Pandas數據導入
9 1 1 導入Excel數據
9 1 2 導入CSV文件
9 1 3 導入HTML網頁
9 2 Pandas常用數據處理方法
9 2 1 數據選擇
9 2 2 數據刪減
9 2 3 數據填充
9 2 4 數據可視化
9 2 5 apply函數
實驗作業
實驗10 Matplotlib基礎與實驗
10 1 Matplotlib常見圖繪製
10 1 1 圖形基礎結構
10 1 2 繪製曲線圖及散點圖
10 1 3 繪製直方圖和條形圖
10 1 4 繪製餅圖和雷達圖
10 1 5 繪製3D圖形
10 2 Matplotlib高級應用及技巧
10 2 1 Matplotlib的高級應用
10 2 2 Matplotlib的優化技巧
實驗作業
第3部分 機器學習基礎與Scikit-learn框架
實驗11 機器學習與Scikit-learn框架的基礎知識
11 1 什麼是機器學習
11 2 機器學習的常見分類
11 3 Scikit-learn簡介
11 4 Scikit-learn的常用數據集及應用
實驗作業
實驗12 Scikit-learn開發流程及通用模板
12 1 Scikit-learn開發流程
12 2 Scikit-learn開發通用模板一
12 3 Scikit-learn開發通用模板二
12 4 Scikit-learn開發通用模板三
實驗作業
實驗13 隨機森林原理及應用
13 1 隨機森林原理
13 2 隨機森林的優勢和不足
13 3 隨機森林應用舉例
實驗作業
實驗14 SVM原理及應用
14 1 SVM基本概念
14 2 SVM的優勢和不足
實驗作業
實
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