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内容简介
全书共分3篇。1篇主要讲解了人工智能开发中常用Python编程语言相关入门知识，包括：1章 关于Python与开发环境配置、第2章 Python编程基础、第3章 Python编程进阶；第2篇主要讲解了人工智能开发相关知识的应用，包括：第4章 人工智能简介、第5章 机器学习理论基础、第6章 Python机器学习常用库的应用、第7章 第一个机器学习项目、第8章 典型的机器学习算法及应用实战、第9章 深度学习算法理论、第10章 深度学习之TensorFlow；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践，包括：第11章 人工智能识万物、第3篇：第12章 人工智能知万物、第13章 人工智能绘万物。
编辑推荐
适合谁读
适合
- 具备少量编程基础、希望系统入门人工智能开发的学习者
- 高校学生需配合课程完成机器学习与深度学习实践项目
- 想以Python为工具转向AI应用开发的在职技术人员
- 对计算机视觉案例感兴趣、需要完整项目流程训练的读者
不适合
- 完全没有编程经验且不愿补齐Python基础的读者，入门篇节奏仍较快
- 只希望了解人工智能概念、不打算动手写代码的科普型读者
- 已具备丰富深度学习工程经验、寻求前沿研究突破的资深从业者
阅读建议
- 按三篇顺序推进，先确保Python基础与常用库环境跑通，再进入机器学习项目。
- 每章代码至少亲手运行一遍，修改参数观察结果变化，并记录报错与解决过程。
- 学习典型算法时先理解任务与评价指标，再对照库函数实现，避免只记调用方式。
- 综合案例阶段可先独立尝试拆解流程，再对照书中实现，形成自己的项目笔记。
出版社简介
北京大学出版社是一家综合性大学出版社，其出版方向涵盖古典文学、科学科普、社会文化、世界史、西方哲学与文化等领域。库内收录图书6031种，代表性图书包括《红楼梦》《狭义与广义相对论浅说（第15版）（附爱因斯坦关于统一场论及其他经典论文）》《几何原本》《圆锥曲线论》《东晋门阀政治》《神话哲学（上卷）》《神话哲学（下卷）》《海陆的起源》等。代表作者有曹雪芹、周汝昌、爱因斯坦、欧几里得、阿波罗尼奥斯、田余庆、谢林、先刚等。该社在古典文学与西方哲学原典译介方面形成特色，兼及科学经典与社会文化研究。因公开资料有限，此处仅依据库内图书呈现其出版方向，不作额外延伸。
目录
- 版权信息
- 前言 人工智能时代，创造无限价值
- 第1篇 Python基础篇
- 第1章 关于Python与开发环境配置
- 1.1 Python入门
- 1.2 Python开发环境的配置
- 新手问答
- 本章小结
- 第2章 Python编程基础
- 2.1 基础语法
- 2.2 数据类型
- 2.3 逻辑控制语句
- 2.4 函数
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第3章 Python编程进阶
- 3.1 高级变量
- 3.2 面向对象编程
- 3.3 Python模块
- 3.4 python神经网络小实例
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第2篇 人工智能篇
- 第4章 人工智能简介
- 4.1 人工智能概述
- 4.2 人工智能崛起的三大基石
- 4.3 深度学习的重要性
- 新手问答
- 本章小结
- 第5章 机器学习理论基础
- 5.1 机器学习概述
- 5.2 机器学习的4个分支
- 5.3 评估模型指标
- 5.4 数据预处理、特征工程和特征学习
- 5.5 过拟合与欠拟合
- 5.6 机器学习通用工作流程
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第6章 Python机器学习常用库的应用
- 6.1 NumPy—基础科学计算库
- 6.2 Pandas—数据分析的利器
- 6.3 Matplotlib—画出优美的图形
- 6.4 scikit-learn—非常流行的Python机器学习库
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第7章 第一个机器学习项目
- 7.1 入门项目简介
- 7.2 数据导入
- 7.3 数据探索
- 7.4 数据可视化
- 7.5 算法评估
- 7.6 预测实施
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第8章 典型的机器学习算法及应用实战
- 8.1 k-近邻算法
- 8.2 朴素贝叶斯分类算法
- 8.3 支持向量机
- 8.4 PCA算法
- 8.5 k-均值算法
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第9章 深度学习算法理论
- 9.1 深度学习基础
- 9.2 神经网络
- 9.3 卷积神经网络
- 9.4 循环神经网络
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第10章 深度学习之TensorFlow
- 10.16 主流的深度学习框架
- 10.26 TensorFlow环境搭建
- 10.36 TensorFlow基本知识
- 10.46 TensorFlow编程准备
- 10.56 TensorFlow基本开发步骤
- 10.66 TensorFlow的可视化
- 新手问答
- 小试牛刀
- 本章小结
- 第3篇 实战案例篇
- 第11章 人工智能识万物
- 11.1 卷积神经网络的前世今生
- 11.26 如何构建更深的神经网络
- 11.36 神经网络的可迁移性
- 新手问答
- 本章小结
- 第12章 人工智能知万物
- 12.16 区域卷积神经网络
- 12.26 快速区域卷积神经网络6
- 12.36 更快区域卷积神经网络
- 12.46 YOLO网络
- 新手问答
- 本章小结
- 第13章 人工智能绘万物
- 13.16 神经艺术风格迁移
- 13.26 基于TensorFlow的图像风格化实现
- 新手问答
- 本章小结
- 参考文献
常见问题
没有编程基础可以读这本书吗？
书中涉及哪些机器学习与深度学习内容？
综合案例部分主要训练什么能力？
需要提前安装哪些工具或准备什么环境？
读者评论
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作者简介
杨柳是一位署名作品题材相当广泛的作者，公开资料有限，其国籍、生卒年与教育背景均未见确切记载。库内收录其作品二十五种，横跨社科、文化、编程设计、财经、医学与时尚等类别，显示出跨领域的写作兴趣。其中既有《阳光下的我们：残障女性口述故事》这类关注边缘群体、以口述实录呈现个体经验的纪实之作，也有《长安春风吹酒旗》这样带有文化随笔气息的作品；在创新与金融主题下，则围绕科研机制、科技与金融结合作出探讨。此外，作者还涉足Python人工智能开发、外汇交易实务等应用性较强的领域，写作兼顾人文关怀与实用知识，面向不同读者群体。
郭坦，公开资料有限，其身份与生平背景尚待进一步查证。从现有作品来看，郭坦的写作横跨两个差异明显的领域：一为传统医学，一为现代编程技术。其名下作品《十便良方》属医学类，从书名看当为方书性质的著作，可能收录便于日常取用的医方，体现传统医学文献的编纂旨趣；《Python人工智能开发从入门到精通》则属编程设计类，面向人工智能开发的技术入门与进阶。两类作品题材相距甚远，一位作者兼涉中医方书与Python人工智能开发，在作者群体中较为少见。由于缺乏作者生平、专业背景与写作动机等可靠信息，目前难以判断两部作品之间的内在联系，也不宜对其学术渊源或编写过程作出推测。读者与研究者可结合两部作品的具体内容，进一步了解郭坦的写作取向与实际贡献。
鲁银芝是一位公开资料有限的图书作者，目前可确认的代表作品为《Python人工智能开发从入门到精通》，该书归入编程设计类。从现有信息看，作者围绕Python语言与人工智能开发这一交叉方向展开写作，面向希望系统学习相关技术的读者，内容侧重从入门基础到进阶应用的完整路径。由于生卒年、国籍、教育背景与职业经历等均未见明确记载，本简介无法对其生平作更多介绍，也难以判断其在行业内的具体位置与影响范围。就作品题材而言，作者选择的是技术门槛较高、更新较快的领域，写作风格上倾向于以实用开发为导向，将语言基础与人工智能应用结合起来，适合作为编程学习者了解该方向的参考读物。
