Python人工智能分析與實戰 李婭 9787302663652 【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：清華大學
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| *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，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202406*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：Python人工智能分析與實戰 ISBN：9787302663652 出版社：清華大學 著編譯者：李婭 叢書名：清華開發者書庫 頁數：283 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1651782 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書以Python 3 10 7為平台，以實際應用為背景，通過「概述十經典應用」相結合的形式，深入淺出地介紹Python人工智慧分析與實戰相關知識。全書共8章，主要內容包括人工智慧緒論、Python編程與進階、Python數學與演算法、機器學習大戰、神經網路大戰、深度學習大戰、強化學習大戰、人工智慧大戰等內容。通過本書的學習，讀者不僅能領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，還能感受到利用Python實現人工智慧的普遍性與專業性。 本書可作為高等院校相關專業本科生和研究生的教學用書，也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。目錄 第1章 人工智慧緒論1 1 人工智慧的定義 1 2 人工智慧的研究方向 1 3 三大類人工智慧 1 4 人工智慧的三大學派 1 4 1 符號主義學派 1 4 2 連接主義學派 1 4 3 行為主義學派 1 5 人工智慧的發展史 1 5 1 人工智慧的起源 1 5 2 人工智慧的發展歷程 1 6 新一代人工智慧 1 6 1 新一代人工智慧的主驅動因素 1 6 2 新一代人工智慧的主要特徵 1 7 人工智慧的關鍵技術 第2章 Python編程與進階 2 1 Python特點 2 2 Python搭建環境 2 3 Jupyter Notebook的安裝與使用 2 3 1 Jupyter Notebook的下載與安裝 2 3 2 運行Jupyter Notebook 2 3 3 Jupyter Notebook的使用 2 4 Python語法基礎 2 4 1 Python編程基礎 2 4 2 基本數據類型 2 4 3 Python字元串 2 4 4 列表 2 4 5 元組 2 4 6 字典 2 4 7 集合 2 5 程序控制 2 5 1 順序結構 2 5 2 分支結構 2 5 3 循環結構 2 6 Python雨數 2 6 1 定義一個函數 2 6 2 函數調用 2 7 Python模塊 2 7 1 引入模塊 2 7 2 搜索路徑 2 7 3 name屬性 2 7 4 命名空間和作用域 2 7 5 相關函數 第3章 Python數學與演算法 3 1 枚舉演算法 3 2 遞推演算法 3 3 模擬演算法 3 4 邏輯推理 3 5 冒泡排序 3 6 選擇排序 3 7 插入排序 3 8 快速排序 3 9 二分查找 3 10 勾股樹 3 11 玫瑰曲線 第4章 機器學習大戰 4 1 機器學習概述 4 1 1 機器學習分類 4 1 2 深度學習 4 1 3 機器學習的應用 4 2 監督學習 4 2 1 kNN演算法 4 2 2 線性回歸 4 2 3 邏輯回歸 4 2 4 支持向量機 4 2 5 樸素貝葉斯分類器 4 2 6 決策樹 4 2 7 隨機森林 4 3 非監督學習 4 3 1 k均值聚類 4 3 2 密度聚類 4 3 3 層次聚類 4 3 4 主成分分析 4 3 5 高斯混合模型 4 3 6 受限玻爾茲曼機 4 4 半監督學習 4 4 1 半監督思想 4 4 2 半監督演算法的類別 4 4 3 半監督分類演算法 4 4 4 半監督學習實戰 第5章 神經網路大戰 5 1 深度學習 5 1 1 神經網路的基本概念 5 1 2 深度學習的發展歷程 5 1 3 深度學習基本理論 5 2 人工神經網路基礎 5 2 1 神經元與感知器 5 2 2 學習過程建模 5 2 3 反向傳播 5 3 卷積神經網路 5 3 1 從神經網路到卷積神經網路 5 3 2 Python實現卷積神經網路 5 3 3 實現模仿繪畫 5 4 循環神經網路 5 4 1 Keras中的循環層 5 4 2 LSTM層和GRU層 5 4 3 循環神經網路的高級用法 第6章 深度學習大戰 6 1 TensorFlow深度學習概述 6 1 1 深度學習特性 6 1 2 深度學習的構架 6 1 3 深度學習的思想 6 2 邁進TensorFlow 6 2 1 TensorFlow環境構建 6 2 2 Geany開發環境 6 2 3 TensorFlow編程基礎 6 3 CTC模型及實現 6 4 BiRNN實現語音識別 6 4 1 語音識別背景 6 4 2 獲取並整理樣本 6 4 3 訓練模型 6 5 自編碼網路實戰 6 5 1 自編碼網路的結構 6 5 2 自編碼網路的代碼實現 6 6 生成對抗網路實戰 6 6 1 GAN結構 6 6 2 GAN基本架構 6 6 3 GAN實戰 6 7 深度神經網路實戰 6 7 1 AlexNet模型 6 7 2 VGG模型 6 7 3 GoogLeNet模型 6 7 4 殘差網路 6 7 5 Inception-ResNet v2結構 6 7 6 VGG藝術風格轉移 第7章 強化學習大戰 7 1 深度強化學習的數學模型 7 1 1 強化學習系統的基本模型 7 1 2 基於值雨數的深度強化學習演算法 7 1 3 基於策略梯度的深度強化學習演算法 7 1 4 AC演算法 7 2 SARSA演算法 7 2 1 SARSA演算法概述 7 2 2 SARSA演算法流程 7 2 3 SARSA演算法實戰 7 3 Q-Learning演算法 7 4 DQN演算法 7 4 1 DQN演算法原理 7 4 2 DQN演算法實戰 第8章 人工智慧大戰 8 1 爬蟲實戰 8 1 1 什麼是爬蟲 8 1 2 網路爬蟲是否合法 8 1 3 Beautiful Soup工具 8 1 4 網路爬蟲實現 8 1 5 創建雲起書院爬蟲 8 2 智能聊天機器人實戰 8 2 1 網頁自動化 8 2 2 語音處理 8 2 3 圖形化用戶交互界面 8 2 4 智能聊天機器人程序實現 8 3 餐飲菜單推薦引擎 8 3 1 推薦問題的描述 8 3 2 協同過濾演算法 8 3 3 餐飲菜單實現 8 4 人臉識別 8 4 1 OpenCV 8 4 2 人臉識別過程 8 4 3 多線程 8 4 4 人臉識別實現 參考文獻 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。 |
