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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfzimg/3662/032a12621a436aebb0_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/155184/7362298235 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''Python人工智能·原理实践及应用'''》,杨博雄主编,于营,肖衡,潘玉霞,高华玲 ... 著,出版社: 清华大学出版社。 清华大学出版社成立于1980年6月,是教育部主管、[[清华大学]]主办的综合性大学出版社<ref>[http://www.zhongyw.com.cn/news/show-53574.html 我国出版社的等级划分和分类标准],知网出书,2021-03-01</ref>。清华社现年出版图书、音像制品、电子出版物等近3000种,[[销售]]规模和综合实力以及在高等教育教材市场、科技图书市场、馆配图书市场占有率均名列前茅<ref>[http://www.tup.tsinghua.edu.cn/aboutus/qyjj.html 企业简介],清华大学出版社有限公司</ref>。 ==内容简介== 本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排,使读者既能全面学习Python编程语言,又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代[[人工智能]]关键技术,同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用,每一个知识点都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言,系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础,是人工智能的理论基础。第4章为很优化方法,解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重点章节,该章对当前基于深度学习的多层神经网络,如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等进行全面、深入的讲解。第6章TensorFlow深度学习,重点介绍深度学习开源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow开发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作,详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例,包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面,从简到难,可以作本书配套的实验教学内容。 本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书,也可作为从事人工智能研究与开发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。 ==作者介绍== 杨博雄,博士,[[武汉大学]]测绘遥感信息工程 重点实验室博士后,硕士研究生导师,三亚学院信息与智能工程学院副院长、教授,海南省人工智能学会人工智能教育专业委员会副主任、区块链专业委员会委员。长期从事物联网、云计算、大数据、高性能计算、人工智能等方面的研究与教学工作。主持/参与多项 及省部级科研项目,在国内外学术期刊上发表论文20余篇。获批发明5部,软件著作权10部。出版专著2部,教材2部。 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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