漫畫學人工智能 (Python版) 肖凱 9787121465468 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202402*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：漫畫學人工智能 (Python版) ISBN：9787121465468 出版社：電子工業 著編譯者：肖凱 頁數：219 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1619510 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 人工智慧的時代已經到來。中國的青少年需要學會用人工智慧的語言來理解世界，用人工智慧的思想來創造世界。 本書主要介紹如何使用Python來學習和應用人工智慧演算法。全書知識體系完備，主要分為三大部分。第一部分講解基礎編程知識和Python語言特性。第二部分講解如何處理數據，如何分析和觀察數據。第三部分講解若干機器學習演算法，並拓展介紹深度學習和強化學習的入門知識。 本書配套了代碼倉庫，可供開設人工智慧課程的中小學老師，以及對人工智慧感興趣的業餘愛好者參考使用。作者簡介 肖凱，支付寶（中國）網路技術有限公司，大安全事業部機器智能部數據技術專家，負責人工智慧演算法在風控領域的應用落地。除從事人工智慧研究外，還在業餘時間進行青少年人工智慧科普教育。目錄 第1章 編程環境介紹和安裝1 1 什麼是Python 1 2 為什麼用Python來學習人工智慧 1 3 Anaconda環境的安裝 1 4 Jupyter Notebook的界面和基本使用 1 5 本章小結 第2章 Python基礎 2 1 掌握第一個命令：print 2 2 數學運算 2 3 變數 2 4 數據類型 2 5 函數 2 6 類 2 7 練習 2 8 本章小結 第3章 循環語句、條件語句和二分搜索演算法 3 1 邏輯值和判斷條件 3 2 循環語句和列表 3 3 二分搜索演算法 3 4 練習 3 5 本章小結 第4章 遞歸演算法和快速排序 4 1 再談列表 4 2 選擇排序 4 3 遞歸演算法 4 4 快速排序 4 5 練習 4 6 本章小結 第5章 字典和廣度優先搜索 5 1 什麼是字典 5 2 字典的排序 5 3 廣度優先搜索 5 4 練習 5 5 本章小結 第6章 集合和貪心演算法 6 1 什麼是集合 6 2 組合 6 3 貪心演算法 6 4 練習 6 5 本章小結 第7章 數組和向量化計算 7 1 一維數組 7 2 二維數組 7 3 數組操作 7 4 向量化計算 7 5 練習 7 6 本章小結 第8章 隨機和模擬 8 1 什麼是隨機事件 8 2 模擬擲骰子 8 3 模擬扔硬幣 8 4 練習 8 5 本章小結 第9章 數據可視化 9 1 可視化目標和類型 9 2 matplotlib繪圖基礎 9 3 互動式繪圖模塊 9 4 練習 9 5 本章小結 第10章 文件讀取和數據分析 10 1 什麼是數據分析 10 2 文件讀取 10 3 一元統計分析 10 4 二元統計分析 10 5 練習 10 6 本章小結 第11章 最優化方法 11 1 什麼是最優化 11 2 梯度下降演算法 11 3 遺傳演算法 11 4 練習 11 5 本章小結論 第12章 機器學習基礎 12 1 什麼是機器學習 12 2 有監督學習 12 3 無監督學習 12 4 強化學習 12 5 本章小結 第13章 感知機分類器 13 1 什麼是分類器 13 2 什麼是感知機分類器 13 3 感知機分類器是如何訓練權重的 13 4 練習 13 5 本章小結 第14章 邏輯回歸分類器 14 1 什麼是邏輯回歸分類器 14 2 什麼是損失函數 14 3 邏輯回歸分類器是如何訓練權重的 14 4 分類器的評估方法 14 5 練習 14 6 本章小結 第15章 線性回歸和評估 15 1 什麼是線性回歸 15 2 線性回歸的評估方法 15 3 線性回歸是如何訓練權重的 15 4 練習 15 5 本章小結 第16章 聚類演算法和應用 16 1 什麼是聚類 16 2 什麼是K-means聚類演算法 16 3 如何實現K-means聚類演算法 16 4 練習 16 5 本章小結 第17章 深度學習和框架 17 1 什麼是深度學習 17 2 深度學習框架PyTorch 17 3 PyTorch的安裝 17 4 PyTorch基礎 17 4 1 向量 17 4 2 自動梯度計算 17 5 練習 17 6 本章小結 第18章 基於PyTorch的線性回歸和邏輯回歸 18 1 基於PyTorch的線性回歸 18 2 基於PyTorch的邏輯回歸 18 3 練習 18 4 本章小結 第19章 人工神經網路 19 1 理解人工神經網路 19 2 基於PyTorch的神經網路 19 3 練習 19 4 本章小結 第20章 用卷積神經網路處理圖片問題 20 1 用DNN判斷手寫數字 20 2 用DNN判斷服飾類型 20 3 用CNN判斷服飾類型 20 4 本章小結 第21章 用循環神經網路處理文本問題 21 1 獨熱編碼 21 2 文本的基本處理 21 3 用DNN判斷文本類別 21 4 用RNN判斷文本類別 21 5 本章小結 第22章 強化學習基礎 22 1 強化學習的基本概念 22 2 Q學習的思想 22 3 在一維空間中尋寶 22 4 本章小結 第23章 強化學習探索二維世界 23 1 二維格子世界的問題 23 2 環境模塊gym 23 3 基於Q學習的二維格子世界 23 4 本章小結 第24章 人工智慧的下一步和學習資源 24 1 人工智慧的前沿進展 24 2 人工智慧的未來 24 3 生活中的人工智慧工具 24 4 學習資源 24 4 1 出版讀物 24 4 2 網路課 24 4 3 微信公眾號 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
